「数据性能」共找到 4170 篇相关文章
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。
让LLM互相“审稿”：简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法，受学术同行评审启发，含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差，实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线，性能提升显著。
AI 集成的智能 Profiling 实践：从性能分析到优化闭环
本文由韩钦亭撰写，分享了在已有 Profiling 平台引入 AI 智能辅助模块的实践。介绍了设计思路、工程实现、应用成效，对比不同大语言模型，通过实际案例展示优化效果，还探讨了 AI 在性能优化场景的未来潜力。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力，性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大，但扩展到多模态大语言模型遇阻力，如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架，经测试，ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
verify-data：一个端到端的数据验数 Agent Skill
本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。
AgentCPM-Explore开源，4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 开源，基于 4B 参数在深度探索任务上表现出色，打破参数壁垒，开源全流程基建，还探索出提升小模型性能的方法。
华为推出软工代码智能体SWE-Lego，解锁SFT训练极致性能
华为研究团队推出仅基于监督微调（SFT）的软件工程代码智能体SWE-Lego，无需复杂RL流程，在SWE-bench Verified基准中表现出色，项目已开源。它有数据、训练和测试时扩展三大创新。