「端到端架构」共找到 3935 篇相关文章
Unsloth-MLX:在Mac上微调LLM,代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户,在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX,基于MLX框架,让Mac用户本地高效微调大模型,改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端,还介绍项目特点、状态等。
用Spring AI Alibaba把MultiAgent实现从5天压到5小时
Spring AI和Spring AI Alibaba新版本支持Multi - agent编排。文章展示基于Spring AI Alibaba实现Multi - agent,从原理到实战,给出示例代码,解决手写框架问题,对比两种编排方式优劣,强调选对框架可提升开发效率。
阿里开源AgentScope 1.0,多智能体从开发到部署一条龙服务
大语言模型发展下,多智能体系统开发面临诸多难题。阿里通义实验室开源AgentScope 1.0框架,以开发者为核心,有三层解耦架构,模块化设计,还解决安全和管理问题,在工程化特性上优势明显。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
评论赠书 | CXL抢跑AI算力新战场,未来计算架构激发智算生产力
AI时代传统架构局限性凸显,CXL技术应运而生。它由英特尔等公司联合推出,解决内存鸿沟问题。‘2024 CXL技术创新方案大赛’推动其发展,《CXL体系结构》一书全面介绍该技术。
彻底改写Transformer!「能量驱动架构」横空出世,通用推理时代要来了?
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer(EBT)」架构,打破「前馈即推理」旧范式,以能量最小化模拟人类思维,训练更高效、推理更精准,在多方面超越传统Transformer。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
Replit ARR 突破 1 亿美金,1000 万到 1 亿只用了6 个月
Replit 从在线编程工具起步,借助 AI 能力实现增长。近期宣布 ARR 突破 1 亿美金,从 1000 万到 1 亿仅用 6 个月。它起源于降低编程门槛的愿景,早期营收不佳,2024 年转型后靠 Agent 产品爆发。
梁文锋署名新论文,DeepSeek V4架构首曝?直击Transformer致命缺陷
新智元报道,梁文锋署名的DeepSeek新论文提出全新Engram模块,解决Transformer记忆难题。论文联手北大提出与MoE互补的“条件记忆”稀疏轴,通过Engram模块实现近似O(1)的确定性知识查找,或成稀疏LLM主流路线,下一代V4可能集成该方法。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。