「Agent优化框架」共找到 5009 篇相关文章
消费级显卡跑大模型训练门槛再降：Qwen3-1.7B强化学习只需5GB显存
消费级显卡跑大模型训练门槛再降，Unsloth AI的FP8精度强化学习方案让Qwen3 - 1.7B的GRPO训练只需5GB显存且性能无损。该方案与TorchAO合作，有推理优势，还在内存优化等方面表现出色。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
设计师的天塌啦！！！1k Star Editable Design
本文介绍上线不久就收获1k Star的开源项目Editable Design，该项目针对AI设计交付后无法灵活修改的痛点，提出由Agent生成带结构的可编辑设计，支持HTML和PPTX格式，适配需要反复修改的设计场景。
用 Astra+Codex 干掉 CUDA！奥特曼9个月AI造芯反杀英伟达 GB300
北京时间昨日凌晨，OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 实测结果，其在多指标挑落英伟达 GB300。OpenAI 用 GPT - 6 和加强版 Codex 造芯，9 个月完成硬件设计优化，3 个月搞定软件栈，威胁英伟达 CUDA 根基。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统，有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法，包括服务端和客户端配置，还提及搭建跟踪系统及后续计划，将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
微软刚发布Mu模型：支持Windows智能体，小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu，3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini，体量小10倍，离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体，架构有多项创新，经训练优化后智能体表现出色。
浙江，冲出一匹碳化硅芯片全球黑马！
在‘双碳’目标与数字中国建设蓝图下，电能管理机遇巨大。黄兴博士指出将供电架构优化为高压直流可降低能耗，关键在于碳化硅功率芯片。其创办的派恩杰半导体，自主研发芯片，从芯片到封装助力客户，迎来产业机遇。
告别 260 亿美元的低效投入，HappyRobot 为物流业配置 “AI 调度员”
HappyRobot为物流市场搭建AI-native平台，切入“voice agent + 通信自动化”领域，打造“数字员工”。它能提升沟通效率、降低成本，已获6200万美元融资，还尝试拓展至其他行业。不过，也面临AI价值兑现不对称等潜在风险。