「LLM训练」共找到 2865 篇相关文章
FlashInfer集成TensorRT-LLM cubin kernel技术分析
文章以MoE模块为例，分析FlashInfer集成TensorRT-LLM的技术。探讨如何不依赖源码用其优化内核、动态加载管理CUBIN文件，介绍集成架构、源码集成技术、CUBIN动态加载系统等内容。
综述：LLM 驱动AI Agent通信协议与策略
文章指出传统互联网用户完成行程繁琐，而代理互联网可让代理自动完成。随着LLM驱动智能体应用深入，其发展专业化，需多智能体协同，有效通信成关键。介绍了智能体通信定义、分类及多种通信协议。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
The Batch: 979 | LLM 清理智能体的“垃圾”
研究人员提出选择性管理智能体记忆之法，小红书Xubin Hao等构建Self - GC。它在送上下文给LLM前，让大语言模型决定内容取舍。测试显示其删历史少且保留必要细节能力强，不过未测其输出质量。
LLM不是所有！这几个模型你需要知道！
AI时代不止大语言模型，复合AI系统成共识。掌握各类模型特点对构建高质量AI应用关键，文章介绍了LLM、LCM、LAM等多种模型。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究，分析 Atari 游戏强化学习问题，还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。
刚刚，Claude Code大升级！卡帕西：LLM第三次变革
Anthropic发布企业协作工具Claude Tag，定位为Claude Code进化版，更擅团队协作。约65%产品代码由其参与完成，卡帕西称是LLM用户界面第三次变革。它能深入企业工作流，已在Slack测试。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他分析游戏学习现状，指出 Atari 游戏研究虽有成果但仍存问题，还探讨强化学习多方面挑战及应对思路。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
Meta华人新秀毕树超，重磅爆料下一代LLM路线！RL+预训练直通AGI
OpenAI前研究员、Meta成员毕树超在哥大演讲指出，AGI需高质数据、好奇驱动探索与高效算法，Scaling Law有效，规模决定智能，终身学习是重点，还探讨了AGI面临的诸多问题与挑战。