「分层策略结构」共找到 1516 篇相关文章
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
Karpathy：我不是要造新词，是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具，比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别，及写入、筛选等落地策略。
冲159K星 OpenClaw工具链，正在悄悄改变Agent玩法
Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私，有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力，并在多方面优于常见AI工具。
超长 Agent 任务如何不崩盘：Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制，包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统，还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
Anthropic的疯狂一周：每天一个新产品，我已经跟不上了
4月4 - 9日，Anthropic动作不断，先封杀第三方Agent用Claude订阅额度，又发布Claude Mythos Preview、Claude Managed Agents和Advisor Tool。其Agent产品线分三层，还展现“不发布”策略，背后是控制生态的商业考量。
HumanSense：探索多模态推理边界，打造「察言观色会共情」的全模态交互伙伴
蚂蚁集团与西安交通大学联合提出并开源 HumanSense，含评估基准与推理模型。通过细粒度评测、全模态消融等研究，提出优化策略，项目已在 GitHub 和 HuggingFace 开源，推动 AI 交互体验革新。
AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果
文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。
以前写书比看书慢，现在看书比写书慢——AI时代最被低估的变局
AI时代信息生产速度超消费速度，这是文明范式转移。过去知识稀缺，现在过剩，多数人应对信息爆炸的方法有误。应从消费信息转为使用信息，这还会重塑教育、社交与社会分层。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
腾讯重磅开源：端到端文档转换VLM，中英文错误率双料最佳！
腾讯开源端到端文档转换视觉模型POINTS - Reader，可将文档图片转结构化文本。它基于POINTS1.5架构，支持中英文。在OmniDocBench基准上，中英文错误率暂列最佳，具零后处理简单等亮点。