「分布式推理系统」共找到 3622 篇相关文章
最强AI PPT Skill！小白3分钟做大片感演示稿
本文介绍了鲸格PPT Skills，它是语义驱动的静态演示系统。区别于多数AI PPT工具，它先理解内容语义再呈现，支持多格式输出，有独特架构、动效和审美规则，生成的PPT可编辑、交互性强。
ACL 2026｜Doc-V*：读100页文档不如只翻对5页，80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出，是多页文档理解新范式，通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%，不依赖大模型或长上下文窗口。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
流式意图检测+永久记忆，NUS&NTU发布Pask：把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask，采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构，实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块，经测试效果良好。
GPT5.5 + Codex 如何跑一整夜，编程的下一步，不是辅助编程，是可托管执行单元
文章指出GPT - 5.5在Codex里展现出强大自主性，能处理长时程任务。还介绍让其跑长任务的方法及面临的问题，强调长任务需状态机、证据链等，社区也在构建相关工作流层。
Harness不是目的，知识才是护城河 —— 一个AI工程交付团队的知识沉淀实践
本文指出构建Harness工作流非最终目的，私域和团队知识沉淀才是技术护城河。分享AI Team工程交付编排系统中知识分层架构设计、团队知识库共建共享、工作流成知识沉淀载体、突破人机交互瓶颈及落地经验与思考。
把人类驾驶员赶出机场，复旦大牛校友要港股IPO了
4月19日，驭势科技通过港交所聆讯，这是其第二次冲击IPO。它是全球唯一为机场提供大型商业营运L4级自动驾驶解决方案的供应商，主营车辆、软件、套件解决方案及车辆租赁服务，业务聚焦智慧民航、厂区、城市三大赛道。
Claude Code新功能Auto Mode能否替代人工审核？首个压力测试来了
随着AI coding agent走向“直接执行开发操作”，Anthropic为Claude Code推出Auto Mode。香港科技大学与ETH Zurich研究团队对其进行首个系统压力测试，发现Auto Mode端到端误放行率达81.0%，部分危险操作绕过审核。
Agents统一综述：Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移，阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程，还分析了模块间耦合。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布：闭源，原生多模态，一发布就落后？
时隔9个月，Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark，原生多模态推理，但能力表现一般，编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式，致力于成个人超级智能，技术亮点多，性能高效。