「策略性能提升」共找到 4610 篇相关文章
MetaShuffling：Meta的Fused MoE kernel工程方案，更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling，可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战，介绍多种token选择路由方案，阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路，还展示性能测试与Trace分析。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
上交大 x vivo 团队：一个简单改动，让 diffusion 全面提升丨CVPR 2026
上交大与 vivo 团队提出 C²FG 方法，针对当前 diffusion 模型缺稳定可控生成机制问题，通过 score 差异实现动态引导控制。实验显示，该方法能提升多维度指标，改进生成分布，揭示生成机制新方向。
Google | 溯源分析RAG系统错误，提出选择性生成框架，让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析，引入‘充分上下文’概念，指出幻觉或因上下文不足。构建评估器，提出选择性生成框架，结合多信号决策，实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
3B Image Captioning小钢炮重磅来袭，性能比肩Qwen2.5-VL-72B
文章推荐Dense Image Captioning新技术CapRL，它首次将DeepSeek - R1强化学习法用于image captioning，创新定义reward。训练的CapRL - 3B模型性能比肩Qwen2.5 - VL - 72B，解决了reward设计难题，已开源相关内容。
AICon上海演讲精华回顾：《GMI Cloud 全球化高性能分布式推理服务构建实践》
AICon2025上海站，GMI Cloud资深架构师Frank Lee分享《GMI Cloud全球化高性能分布式推理服务构建实践》，介绍其推理平台，拆解扩缩容等能力，分享架构设计、部署及优化实践，揭秘推理提效关键路径。
性能超越李飞飞，他们把10亿高斯点的3D世界装进浏览器
群核科技开源3D高斯浏览器Aholo Viewer，渲染速度和大场景加载性能超Spark2.0，能让任何设备浏览器流畅运行10亿+粒子的超大3D场景。它还带动信息载体范式跃迁，推动AI理解三维世界。
何恺明等降维打击！彻底颠覆AI生图，无需预训练一步到位
何恺明团队推出生成模型MeanFlow，它跳脱传统训练范式，无需预训练等，仅一次函数评估就能完成生成。在ImageNet 256×256上表现优越，缩小了一步与多步模型性能差距。
全球闲置算力训个模型，性能媲美R1，老黄天塌了！Karpathy曾投资它
全球首个分布式RL训练模型INTELLECT - 2发布，整合闲置算力完成训练，成本降低，性能媲美DeepSeek - R1。其采用分布式异步强化学习范式，团队开源四大关键组件，还获Karpathy等投资，未来有多项计划。
Cloudflare 推出 Agent Tracing：支持截断限制，不同框架的 Payload 默认记录策略存在差异
Cloudflare推出Agent Tracing，可提供统一Dashboard查看已部署Agent会话。该功能在现有Workers Tracing基础上增加Agent级别的Span，有收费时间表。不同框架Payload默认记录策略有差异，Trace有截断限制。