「多语言大模型」共找到 9867 篇相关文章
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。
The Batch: 981 | Ox Alpha 被揭晓为 GLM-5.3-Flash
本文是DeeplearningAI The Batch专栏的AI行业资讯，揭秘此前匿名上线爆火的Ox Alpha模型，公开其为Z.ai推出的GLM-5.3-Flash，详细介绍该模型的架构、性能、定价与授权信息。
微软开源AI量化投资神器，狂揽23.5K星标，一站式打造你的智能交易系统！
量化投资结合AI成金融新趋势，但构建完整量化流程难题多。微软开源的Qlib平台是领军者，基于Python覆盖全流程，支持30+模型，数据引擎快，功能亮点多，安装方式多样。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今天，字节正式发布豆包大模型 2.0 系列，围绕大规模生产环境需求优化，提供多款通用 Agent 与 Code 模型。其成本优势明显，多模态能力升级，未来将聚焦长链路智能系统构建。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
1.4K标星！微软开源了一款全能AI客服系统，一键24小时实时对话！
数字化时代传统呼叫中心问题多，成本高。微软在GitHub开源Call Center AI，基于Azure + GPT的智能语音客服系统，具多项功能，采用三层设计，适用多行业，可落地，或成企业标配。
X平台如何决定你看到什么？马斯克刚刚开源了X推荐引擎
马斯克开源X平台推荐算法，消除人工干预特征，靠Grok模型理解用户行为。系统由编排、存储和机器学习层协同，经复杂机制精准推送信息，还构建后置过滤体系保证内容质量。
Skills刚火，就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际，云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端，在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架，开源且成本低，或助力开源模型弯道超车。
Agent Team 实践与架构设计：在约束下构建可演进的一个人开发团队
作者结合构建的Routa，探讨在Token、流程、工具选择等约束下构建可演进的多Agent系统。介绍了Routa架构、原则，如跨Agent通信、状态外置等，还阐述了各设计要点及示例，强调系统可演进性。
从「知题」到「知人」：UserRL让智能体学会「以人为本」
大语言模型距成真正用户伙伴缺‘知人’能力。来自UIUC与Salesforce团队提出UserBench和UserRL方案。前者将‘用户特性’制度化，构建评测环境；后者搭建统一强化学习框架，探索奖励建模，二者让‘以用户为中心’落地。