「双向规划机制」共找到 1242 篇相关文章
AEPO:智能体熵平衡策略优化,让探索更稳,推理更深!
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法,解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制,在 14 个基准上优于主流算法,在 X 等平台获高关注。
一手奶瓶一手键盘!新手宝妈产假氛围编程,自研实用家庭App
新加坡宝妈Laura Zaccaria产假自研家庭餐食规划App。她无编程背景,靠Cursor等工具学习。AI迭代快,她意识到要跟上,产假成自我进化契机,提醒大家学习才能不被时代抛下。
集合通信库VCCL释放GPU极致算力,创智、基流、智谱、联通、北航、清华、东南重磅开源
在超大规模智算集群需求下,创智、基流等多方联合开源集合通信库VCCL。它基于NCCL开发,有智能调度、容错、细粒度观测机制,实测能提升算力利用率、降低故障率,还解决了服务器异构等问题。
AutoDev Remote 编程智能体:你何必只让 AI 在白天分析需求、设计方案
AutoDev Remote Agent 作为 AutoDev Workbench 一部分进入试运行,可运行在服务器,辅助项目分析规划、编写代码等。它是开源方案,代码可自由发布修改,还介绍了选择它而非 IDE 的原因及未来计划。
港大刚刚开源了 CLI-Anything!一个命令让任意软件秒变 AI Agent 原生工具!
香港大学数据科学实验室团队开源 CLI - Anything,它以 CLI 为桥梁,将人类软件转变为 Agent 能用的工具。该项目有一键生成 CLI、真实软件集成等亮点,还给出快速入手步骤和使用示例,未来规划宏大。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
技术框架不重要,大厂简历不值钱?小哥不会写代码却进了Lovable,80% 靠聊天也能上生产
零技术背景的Lazar Jovanovic成Lovable全职Vibe Coder。他80%时间规划对话,20%执行,多开版本让AI“内卷”。他认为无技术背景反是优势,使用AI要有“妄想”心态,编码已非核心,判断力和品味更重要。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B!推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限,PromptCoT - Mamba实现无注意力推理,在多评测集超Transformer等模型,为无注意力推理生态奠基。
火爆全网的Skills,终于有了最简单的打开方式。
扣子更新到2.0版本,上线Skills和长期计划功能。Skills很火但现有支持产品对普通人门槛高,扣子降低了其使用和创建门槛,还提供两种创建方式;长期计划能帮用户定目标做规划,但有一些不足。
自动驾驶优化:从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。