「矩阵优化」共找到 1288 篇相关文章
马斯克悄悄改了战场:Grok Build 0.2.60 剑指 Agent Runtime
2026年6月21日,Grok Build发布0.2.60版本更新,未推新模型能力,而是聚焦Runtime细节,针对会话难恢复、长任务易卡住、工具输出易污染上下文等痛点优化,让Agent更稳定可靠。
知识增强LLM与搜索引擎用户的感知信息价值差异比较研究
研究选取文心一言与百度搜索引擎,探究不同任务复杂性、信息获取场景下,用户使用两种工具后的感知信息价值差异。发现两者在部分指标有显著差异,还给出两类工具优化建议。
冗长响应缩减80%,DeepSeek GRPO获得颠覆性改进,微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO,能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO,可同时优化多响应属性,团队还提出自适应难度变体,实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。
AI 时代的 MySQL 数据库运维解决方案
文章指出大模型与MySQL数据库运维结合能改变传统管理方式,提供完整的MySQL大模型运维系统构建路径,涵盖知识库建设、模型选择与调用策略设计、MCP Server开发及监控与优化闭环建立,可提升运维效率与准确性。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
Meta-Harness:让AI 改进自己的Harness
斯坦福IRIS实验室Yoonho Lee团队推出开源框架Meta - Harness,让AI自我优化流程。它像给AI用的‘时间机器’,记录源代码、执行轨迹和评估分数。在任务上表现出色,但也面临耗时、数据爆炸等挑战。
DeepSeek悄悄开源LPLB:用线性规划解决MoE负载不均
昨天,DeepSeek 在 GitHub 上线新代码库 LPLB 解决 MoE 负载不均。它利用线性规划算法优化专家并行工作负载分配,能处理动态波动,但也存在忽略非线性成本等局限,对 MoE 架构训练加速有参考价值。
迈向可编程观测:在GPU Kernel中构建类eBPF风格的性能探针
文章从CUDA基础讲起,以矩阵乘法为例介绍性能调优,再到PTX汇编知识,最后引入Neutrino框架构建可编程GPU性能探针。展示了GPU Kernel性能分析从宏观到微观的技术演进,提供新分析视角。
半年研发、1周上线,1秒200行代码爆发?美团研发负责人:靠小团队奇袭,模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题,包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等,还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。