「模数转换器」共找到 494 篇相关文章
扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。
陶哲轩:感谢Lean,我又重写了20年前经典教材!
陶哲轩宣布为实分析本科教材《Analysis I》创建「Lean」配套项目,将定义、定理和练习转换成 Lean 版本。Lean 是交互式定理证明器和语言,项目部分依托 Mathlib,可作辅助教材和入门指南。
UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
GPT-6 Astra:欢迎来到 AGI 时代。
OpenAI 发布 GPT - 6 Astra,总裁称开启 AGI 时代。演示视频展示其强大并行处理能力,跑分有争议,成绩不一。它有诸多成果和安全表现,也有可监控性降低问题,发布过程却状况百出。
爆火的 DeepSeek Harness,全网最全小白接入教程!
DeepSeek Harness 在 GitHub 上线不到三天 Star 数破 10 万。文章给出小白接入教程,介绍三种部署思路,包括手动安装、用 Agent 一键安装、一键安装桌面版,还给出其与多个框架的测评对比。
Kimi Work 推出目标模式:连肝 24 小时做了本漫画书,已开源
Kimi Work 推出目标模式,设定完成条件可自动工作至达标。与 Claude Code、Codex 有差异,还具 Agent 集群能力。作者用其复刻 Logo、转换论文格式、制作漫画书并开源,指出目标模式类似模型训练。
Coding Agent 在百度的落地实践:从反馈闭环到工程范式重构
本文整理自百度文心快码研发经理牛万鹏演讲,介绍了Coding Agent在百度的落地实践。包括落地成效、Agent Loop框架问题、Feedback Loop构建、Benchmark评测及Agent Engineers理念,还提及企业级Agent落地的工程问题。
年轻人的第一个爱马仕
AI圈的Hermes是Nous Research开发的开源Agent框架,GitHub星数超35000。作者写76页《Hermes Agent从入门到精通》,介绍其设计思路、使用方法等,中英文版可在GitHub免费下载。
它石智航用“吉尼斯纪录”交卷真干活的具身大脑,丁文超:从来没有Plan B
它石智航在获巨额融资后埋头研发,其A1机器人创线束装配吉尼斯世界纪录。该公司打造具身大脑AWE 3.0,还推出SenseHub数采套件,发起具身数据星火计划,推动具身智能发展。