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Thinking Machines新发现:Lora不是权宜之计,哪怕秩低到 1,也能匹敌全参数微调

Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知,实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系,有层选择、学习率等关键发现,还给出实用建议,但LoRA在部分场景表现待验证。

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适用所有团队研发提效|带你1分钟上手基于Claude Code的AI代码评审实践

文章介绍用Claude Code和AONE MCP Server实现智能AI代码评审。分析当前CR流程痛点,阐述解决方案架构、配置及效果,提效超50%,还给出使用方式、建议与后续优化方向,为团队AI提效提供参考。

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1.7K Star 新晋神器!一款轻量、开箱即用的终端日志神器,AI 助力、实时可视化,效率飞升!

现在系统日志信息量大、噪声多,传统工具定位问题既慢又麻烦。而开源工具Gonzo基于Go语言开发,有实时日志流处理、交互式仪表盘等功能,安装简单,打破传统工具局限,节省时间。

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OmniInsert:全新无掩码视频插入技术

基于扩散模型的视频插入技术发展快,但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert,解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙,还建立评测平台InsertBench,虽有小问题,但推理快,可加速优化。

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吴恩达来信:Agentic编程与Agentic软件测试协同合作

在人工智能辅助编程时代,自主代理编程系统虽加快开发速度,但存在不稳定性。自主测试可对比代码与测试,对软件基础设施组件测试有益。吴恩达分享编程智能体问题及测试重点领域。

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突破后训练瓶颈?Meta超级智能实验室又一力作:CaT解决RL监督难题

AI后训练依赖监督微调或程序化检查器,但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法,把推理时额外计算当教师信号,为大模型提供监督,实验显示效果显著。

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吴恩达:自动化测试在 AI 编程时代将变得极其重要

吴恩达分享团队用AI编程助手的经历,如Agent删代码。他认为AI辅助编程时代,自动化测试愈发重要,智能体测试能发挥作用,还强调优先测试基础设施代码,后端测试更关键。

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找ChatGPT谈恋爱多是“日久生情”?!MIT&哈佛正经研究

麻省理工和哈佛研究人员分析Reddit子版块r/MyBoyfriendIsAI帖子,揭露人们找“AI男友”动机与相处过程,发现人们多“日久生情”选ChatGPT,模型更新是噩梦,AI还能缓解心理问题

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马斯克的最快AI模型来了

xAI发布Grok 4 Fast,生成速度每秒75个token,比标准版快10倍。网友实测其解题、问答速度惊人,但也有准确性问题。它为求速度做了妥协,适合追求即时结果的用户。

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