「大规模专家并行」共找到 904 篇相关文章
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用，首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构，推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI，基于全新非掩码离散流匹配架构，能并行去噪、动态修正，为多模态模型开辟新路径。
我手机里装了20个AI，最后发现只需要一个
AI工具爆炸，人们成了「AI项目经理」。百度DuMate在开发者大会展示强大能力，一句话可让三件不同工作并行执行，有技术架构支撑，已获认证且成本下降，入口之争本质是生态之争。
MMLU已死？「人类最后考试」登Nature：全球AI模型集体不及格！
AI发展迅猛，现有基准测试难以跟上其步伐。近1000名研究人员组成的全球联盟创建「人类最后的考试」（HLE），涵盖多领域难题，目前最强AI准确率不足50%，凸显AI与人类专家的差距。
AI+直播的新玩法! StreamDiffusionV2让创意零延迟
生成模型改变直播行业，但此前模型难保证时间一致性、有延迟等问题。加利福尼亚大学推出StreamDiffusionV2，通过智能调度和缓存机制优化，支持多GPU并行，可灵活调画质和延迟，实现实时直播。
AI正在疯狂吞噬一切！数据中心价值暴涨，但这场狂欢能持续多久？
文章指出AI数据中心投资使美国GDP增长显著，市场规模将大幅增长。科技巨头疯狂砸钱，投资集中在北弗吉尼亚。专家观点分裂，作者认为需求真实但短期有泡沫，投资可能推动进步，也可能重蹈覆辙。
让AI读懂「言外之意」：AI4SG团队发布首个心理健康污名语料库，破解隐性偏见识别难题
心理健康患者常面临社会偏见，且这种污名化隐蔽难识别。新加坡国立大学AI4SG团队联合多学科专家，构建首个心理健康污名访谈语料库MHStigmaInterview，获ACL 2025认可，为解决该社会问题提供技术支持。
这次，Agentic AI工程化的底牌全被抖出来了 | QCon北京2026
QCon全球软件开发大会·2026北京站4月举办，以‘Agentic AI时代的软件工程重塑’为主题。大会有主题演讲、专题演讲，汇聚一线专家探讨AI工程化等多方面内容，还关注AI向物理世界延伸，讲师分享实践经验。
数据土壤，决胜 AI 下半场：一场关于企业 Data+AI 战略的炉边思辨
2026年初，Snowflake与InfoQ联合举办活动，汇聚多领域专家探讨Data+AI前沿。回顾2025年，大模型迭代、AI安全等带来认知突破；还围绕2026年十大战略命题思辨，如企业Data+AI平台挑战、开源闭源博弈等。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。