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微调已死?Agentic上下文工程登场,无需微调实现模型进化

斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术,让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册,引入三种协作角色与三项创新,实验显示其在两类任务上表现优异,成本和延迟显著下降。

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飞书让表格变成「AI同事」加入群聊,不打开表就能用表

6月23日,Anthropic发布Claude Tag,让Agent进入Team Agent时代。飞书多维表格新功能「多维表格智能体」上线,思路类似,能让Agent成团队同事。它补齐权限和长期记忆,门槛、可信,能主动工作。

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重复一下提示词,Gemini准确率竟从21%飙升至97%!

Google Research团队研究发现,重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现,在多模型多基准测试中优势明显,且不增加延迟

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X上63万人围观的Traning-Free GRPO:把GRPO搬进上下文空间学习

年初 DeepSeek - R1带火大模型强化学习,GRPO成常见RL算法,但训练成本高。腾讯优图论文提出Training - Free GRPO,将GRPO训练范式迁移到上下文学习,成本、泛化好,已开源。

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告别微调!腾讯提出Training-Free GRPO:无需更新参数,还能保证泛化性,成为传统RL的有力替代

大型语言模型在专业领域表现不佳,传统微调方法成本高、易过拟合。腾讯优图实验室提出Training - Free GRPO,无需更新参数,通过上下文学习提升性能,成本且泛化性好,是传统强化学习有力替代。

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如何选择合适的 Diskless Kafka

随着企业将 Kafka 迁移至云原生架构,Diskless Kafka 成趋势。本文剖析其兴起原因,重点探讨开源的 AutoMQ 方案,还对比基于 Leader 与无 Leader 两种架构在多维度的差异,助您选合适 Kafka 方案。

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隐私优先的本地匿名化小模型:在数据离开设备前保护个人信息

最强 AI 模型在云端,安全数据在本地,这一矛盾困扰着想用 AI 处理敏感信息的人。Freysa 团队提出解法,不重写提示,只替换敏感信息,用小模型实现精准匿名化,有实用价值。

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DDR4持续涨价,DDR5成为新的性比价之王?

近期DDR4价格持续上涨,其告别性价比,原因是存储巨头战略转移。而DDR5性能强、功耗,实测表现优,价格也有优势,已成为新的“性价比之王”,替代DDR4是大势所趋。

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A社旗舰Fable 5卖不动了。。两款神秘新模型已现身

支付平台Ramp统计显示,A社旗舰Fable 5上线两月销量不佳,收入仅占整体的11.4%。其价格高、性价比,拖累公司收入未达预期。同时,X上出现Claude的两个神秘内测代号,或几周内上线。

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TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文

由多校及研究团队联合提出 TACO,这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则,过滤价值输出,保留关键线索,实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。

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