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本文是Anthropic官方文章翻译,从提示词工程拓展到上下文工程,阐述其构建方法。介绍上下文工程对构建智能体的重要性、上下文构成,还提及上下文检索、智能体搜索及长期任务的上下文工程解决方案。

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Kubernetes环境中作业帮大模型服务流量调度优化实践

随着大语言模型应用渐广,Kubernetes 现有 Ingress 组件在大模型服务流量管理上有局限。作业帮提出创新调度方案,整合成模型网关,具备五项核心功能,提升了资源效率、稳定性和易用性。

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用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法

大模型后训练阶段,SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作,量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距,提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术,实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。

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太初元碁乔梁:AI算法已经跑到单芯片极限|MEET2026

在量子位MEET2026智能未来大会上,太初元碁乔梁表示,当下AI算力需求指数级增长,超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈,太初元碁设计PC link实现芯片互联,还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。

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直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点?

论文提出 SwS 框架,针对强化学习场景,利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展,在多个基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。

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AI让文科彻底灭绝?算法猜不透人心,人类终将反杀!

著名科技记者Steven Levy给文科生打强心剂,认为无论AI多强大,它没人性,人文学科涉及对人类行为与创造力的理解,是计算机无法获得的,文科生仍有广阔未来。

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多模态推理最高加速3.2倍!华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025

华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025,其提出视觉感知投机推理(ViSpec)框架,解决草稿模型处理图像信息效率难题,在不牺牲生成质量下,对主流VLM最高达3.22倍推理加速。

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原来Scaling Law还能被优化?Meta这招省token又提效

2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制,证明其表现能改变Scaling Law系数,还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。

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该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程(SwS),利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成,弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广,在多基准测试集和模型上验证有效,性能提升显著。

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用大模型检测工业品异常,复旦腾讯优图新算法入选CVPR 2025

AI模型用于工业异常检测获新SOTA,相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff,实验显示其性能更优。

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