「多LLM系统」共找到 5917 篇相关文章
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代,多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory,用Vibe Graphing编排多智能体系统,融合多种开发方式,有全栈可视化等优势,还给出实用案例和开源代码。
Reasoning新突破:SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’?
LLM推理依赖‘思维链’,传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’,拆分‘思考’与‘推理’,用专用初始token和对比学习,实验中全面超越传统方法。
Qwen3-ASR开源:够稳定,能流式,多语言!
今日正式开源Qwen3-ASR系列模型,含两个语音识别与一个语音强制对齐模型,支持多语种。依托创新技术实现精准稳定识别,1.7B模型多场景达SOTA,0.6B兼顾性能效率,强制对齐模型精度超传统模型。
阿里巴巴新论文:让LLM学会管理记忆,告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时,记忆管理靠人工规则,效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略,AgeMem框架统一长短期记忆管理,经三阶段训练,效果显著。
PolyVivid实现多主体视频定制,身份一致性超越现有模型
现有视频生成模型在多主体定制中难保持身份一致与自然交互,上交和腾讯提出PolyVivid框架解决此问题。它在多方面优于现有方法,还介绍技术原理、演示效果,证明其在多领域有实用价值。
刚刚,OpenAI前CTO:战胜LLM不确定性的方法找到了!
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化,而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
哈工大发布动画多智能体,文本一键生成连贯动画
随着多模态模型兴起,AI生成叙事性视频成热点,但现有方法处理长视频有挑战。哈工大发布AniMaker框架,由多个智能体协作,实现文本到动画自动化转换,解决了视觉连贯和叙事一致等问题。
揭秘台积电未来战略核心——晶圆级系统集成
上周台积电研讨会公布2026 - 2028年技术路线图,其晶圆级系统集成技术SoW有新进展。半导体正从单一制程向系统级整合转型,台积电以制程与封装双轨驱动定义规则,还面临高成本等挑战。
吴恩达对谈LangChain创始人:企业构建Agen系统的核心认知!
吴恩达与LangChain联合创始人Harrison Chase深度对话,点明构建Agent系统关键要点,如关注系统‘Agentic’、解决构建核心挑战、模块化构建等,还提及被低估领域、MCP问题及AI创业制胜之道。
构建 AI 时代的知识底座:直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开,指出领域知识沉淀面临挑战,引出 LLM Wiki。介绍其实际效果,如指标召回、代码生成等,阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式,还提及增量编译与持续 Lint,最后给出未来规划。