「数学专业团队」共找到 3982 篇相关文章
KDD 2025 Best Paper Runner-Up | EI-BERT：超紧凑语言模型压缩框架
香港城市大学王茂林等提出 EI - BERT 框架，解决移动设备部署 NLU 模型难题。通过硬令牌剪枝、交叉蒸馏、模块化量化，实现 99.5% 压缩率。在多任务中表现出色，已在支付宝大规模应用。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
Cloudflare 如何将 Quicksilver 迁移到多级缓存并处理数十亿个请求
Cloudflare 工程团队分享将全局键值存储 Quicksilver 过渡到分层缓存架构的故事。从 V1 到 V2 迁移，采用多级缓存策略，解决存储、一致性等问题，提升性能，多数请求可在短时间内响应。
超越人类标注，Meta提出CoT-Self-Instruct：如何用"推理式自进化"重塑LLM训练
大语言模型发展需海量高质量训练数据，传统人工标注困境重重，现有合成数据方法也有缺陷。Meta提出CoT - Self - Instruct，通过推理式自进化生成数据，实验证明其在多个任务上超越人类标注数据。
ChatGPT血洗美国50万科技岗位！25年美国GDP增长，不靠人类靠AI？
文章指出，美国在AI基础设施上的支出快超人类劳动者，2025年因AI约30万到50万岗位流失，AI对GDP增长的贡献超消费者支出，应届毕业生就业市场惨淡，如CS专业高材生求职艰难。
ICCV 2025｜UV-CoT：无监督视觉推理新突破，偏好优化重塑图像级思维链
随着文本领域思维链推理机制成功应用，研究者将其引入视觉理解任务。现有模型有局限，本文提出UV - CoT新框架，设计无监督数据生成与偏好优化机制，提升模型能力，摆脱对人工标注依赖。
扣子官宣开源，掀桌大动作背后如何决策？扣子负责人独家披露
7月26日，字节将AI Agent平台「扣子（Coze）」旗下Coze Studio与Coze Loop开源至GitHub，采用Apache 2.0许可证。文章披露开源决策背后故事，探讨开源版目标、定位，以及团队对Agent开发未来的思考。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
对话谷歌前 CEO Eric Schmidt：数字超智能将在十年内到来，AI 将创造更多更高薪的工作
谷歌前 CEO Eric Schmidt 做客播客，探讨 AI 未来。他认为 AI 被严重低估，数字超智能十年内或到来，瓶颈是电力。还谈及 AI 对就业、商业、教育等方面的影响，以及潜在风险和应对建议。
大模型转行土木工程！首个「打灰人」评估基准：检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench，可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令，考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力，但未达工程一线要求。