「需求链智能调度」共找到 4202 篇相关文章
Meta开源多语言语音识别系统,支持1600种语言,可轻松扩展新语种!
Meta研究团队开源Omnilingual ASR,能理解1600种语言,用几条语音 - 文本配对样本就能零样本扩展新语种。提供三种架构,满足不同需求,性能超现有多语种模型,应用场景广泛。
DMS Airflow:企业级数据工作流编排平台的专业实践
DMS Airflow 基于 Apache Airflow,集成阿里云 DMS 系统能力,为数据团队提供工作流调度等功能。文章介绍其高级编排能力、DMS 集成特殊能力及使用示例,总结核心优势与适用场景。
Midscene.js 实战与源码剖析:如何重塑 UI 自动化
本文介绍Midscene.js这款基于AI的下一代UI自动化工具,剖析其设计动机、架构、原理及源码,结合业务场景分享问题与思考,还对比类似工具,给出试用配置和使用建议。
Embodied Arena:业界首个统一具身大脑评测平台重磅发布,30+模型全面对比揭示关键洞察
具身智能火热,研究者常感茫然。Embodied Arena评测平台上线,它全面统一且持续演进,涵盖22+基准测试和30+模型,构建评估体系,揭示关键洞察,为具身模型发展指引方向。
华为超节点:用「一台机器」的逻辑,驱动AI万卡集群
在华为全联接大会2025上,华为基于自研灵衢互联协议创新超节点架构,重新定义大规模有效算力新范式。它能解决传统集群通信问题,还推出覆盖全场景的产品组合,并强调‘硬件开放、软件开源’生态战略。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
从「会说」迈向「会做」,LLM下半场:Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式,但局限明显。2025年初起,Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向,覆盖500+研究,构建理论框架,讨论未来挑战,助LLM从「会说」迈向「会做」。
刚刚,光刻机霸主ASML被曝成为Mistral最大股东!网友怒斥:ASML的钱将打水漂
9月7日消息,ASML注资15亿美元成Mistral最大股东,旨在加强欧洲科技主权。此轮融资或使Mistral估值达140亿美元。业内认为这是战略押注与潜在协同。网友看法不一,而Mistral因开源和团队背景受关注。
OpenAI宣布推出AI在线招聘平台,和微软的领英打起来了
OpenAI计划2026年推出AI在线招聘平台OpenAI Jobs Platform,借助AI匹配企业需求与员工能力,将与微软领英竞争,还与多机构合作,同时扩展学习平台并推认证课程。
仅需152个样本,性能提升48%:Memory-R1如何重塑Agent记忆能力?
这篇文章解读论文Memory - R1,其由多所高校研究团队完成,旨在解决LLM在长对话和多轮任务中的‘记忆难题’。通过强化学习让LLM学会管理记忆,用152个问答对训练,大幅超越现有基线模型。