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Meta联合Google新作:语言模型到底“记”了多少东西?
Meta和Google合作的论文探讨现代语言模型对训练数据的“记忆”情况。研究发明新方法精确测量“记忆”量,发现模型记忆有上限且与参数线性相关,还揭示学习转折、隐私规律等重要结论。
训练MoE足足提速70%!华为只用了3招
Scaling Law下,MoE成扩展模型能力法宝,但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案,还打造DeployMind仿真平台,解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题,使训练吞吐提升72.6%。
Agent 工程师绕不开的必修课:API 网关 vs API 管理
文章探讨了 API 网关与 API 管理的起源发展、关键差异、协同工作及未来趋势。API 网关从流量网关演进到 AI 网关,API 管理从文档化走向商业化。两者差异源于起点、使用角色和技术内核不同,未来将向 AI 网关和 MCP Server 管理演进。
Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选?超详细指南~
文章对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五个主流平台,从功能、使用体验、应用场景等方面详细分析其特点,给出选择建议,还提醒考虑预算、技术能力等要素,帮读者选合适平台。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等:基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法,提出基于共享并行架构的融合策略,区分公共与私有特征,提升融合框架表征能力,还通过算例验证方法有效性。
马斯克:Optimus 将成为有史以来最大的产品,比第二大10倍!
马斯克演讲称Optimus将成有史以来最大产品,比第二大产品大10倍,还展示其家务能力。网友反应多样,有技术疑问、应用幻想,也有价格质疑,Tesla股东很兴奋,激起全网讨论。
全新GPU高速互联设计,为大模型训练降本增效!北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大,分布式训练成关键路径,高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限,北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
斩获4.1K star,再见tcpdump!这款开源神器让网络分析快如闪电!
Kyanos是基于eBPF技术的开源网络分析工具,能透视Linux内核网络活动,解决分布式系统网络难题。它零配置、有内核级透视和智能流量解密能力,功能丰富,应用场景广,相比同类优势明显。
斩获3K+ star,再见传统开发!这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台,集成前沿模型,有聊天、绘画等全栈AI能力,具多模态交互和企业级部署支持,核心功能丰富,技术架构优,有实战成效,与同类有差异。
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈,构建工具调用合成数据
本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文,针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷,提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法,有效提升合成数据质量,实验效果优于现有方案。