「推理场景」共找到 3754 篇相关文章
稚晖君家智元没参展机器人大会，合着是人家自己办（doge）
这是智元机器人首届合作伙伴大会现场画面。前段时间世界机器人大会没智元身影，原来它有自己的大会。现场机器人表现多样，有比心、穿梭、自主讲解等，还有真机数据采集、流水线分拣等工作场景。
DiT在数学和形式上是错的？谢赛宁回应：不要在脑子里做科学
X上有博主称DiT存在架构缺陷，其FID过早稳定，可能无法继续从数据中学习。还批判了DiT的设计，如使用后层归一化和adaLN - zero。DiT作者谢赛宁回应，强调做研究要基于实验，也指出DiT现存一些问题。
文库 GenFlow 2.0，如何把 AI Agent 卷成“专家级”？
百度启动文库与网盘AI重构工程，8月18日GenFlow2.0发布。它生成的报告格式专业，能让用户实时干预任务运行，HTML在线报告交付体验好。其靠100多个专家Agent工作，构建了清晰产品层次和分层策略。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
AI 领域最''不务正业''的团队，可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体，有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体，有技术积累，基础聊天免费，开发小应用收费。
万字解码 Agentic AI 时代的记忆系统演进之路
文章深入探讨 Agentic AI 时代记忆系统，介绍记忆对智能体的重要性、人脑与智能体记忆的定义分类及操作，还分析 Memory Bank、LETTA 等多款产品实现，总结技术演进趋势，最后提及 Tablestore 的优势。
研究者警告：强化学习暗藏「策略悬崖」危机，AI对齐的根本性挑战浮现
强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
让64张卡像一张卡！浪潮信息发布新一代AI超节点，支持四大国产开源模型同时运行
浪潮信息发布新一代AI超节点“元脑SD200”，可让64张卡像一张卡。它支持四大国产开源模型同时运行，实现算力聚合突破，通过软硬协同优化提升推理性能，采用开放架构推动“智能平权”。
长上下文不再难：KV Cache 全生命周期优化实战
长上下文大语言模型发展带来计算和内存挑战，现有基准测试多忽视 KV 缓存完整生命周期。微软姜慧强在 AICon2025 分享 SCBench 工具，梳理推理优化方法，介绍 MInference 等，还提出 Tri - shape 方法等成果。