「端到端架构」共找到 3830 篇相关文章
NeurIPS 2025 | Code Graph Model：重塑代码大模型架构，利用“代码图”突破仓库级编程瓶颈
在 NeurIPS 2025 上，蚂蚁全模态代码算法团队展示「Code Graph Model (CGM)」，它将代码库图结构注入 LLM 底层注意力机制，打破业界刻板印象，在权威榜单上表现出色。文章解析其架构、训练策略和配套框架。
从组件到 OS 的跃迁，MemOS 深度拆解：构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS，它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构，分析记忆需加工、分层调度和治理的原因，还阐述记忆三态及流转，最后展示MemOS Cloud的使用方法。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
唯快不破：上海AI Lab 82页综述带你感受LLM高效架构的魅力
大语言模型性能提升但成本高，制约落地应用。上海AI Lab联合多家机构总结440余篇论文，形成82页综述，将LLM高效架构分为7类，探讨最新进展，还涉及线性化技术、硬件实现等内容。
3个月手搓Gamma架构，这个团队打造出了场景白盒化推理的“下一代内容OS”
AI应用从生成范式转向任务执行范式，Pi团队3个月手搓Gamma架构，打造出场景白盒化推理的“下一代内容OS”。Pi将AI生成与人的编辑能力结合，解决传统创作难题，实现创作全流程系统内闭环。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
Hermes Agent 技术深度拆解：36000 Star 背后的架构设计，以及你该怎么用它
Hermes Agent 9 个月获 36800 Star，解决记忆断裂、能力天花板和平台绑定问题。它有四层记忆架构、自主技能进化，支持 200+ 模型，还有 40+ 内置工具、15 个平台适配器。最新 v0.8.0 版本有多项更新，文章还给出使用建议和对比。
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。
融资 1200亿后 Kimi 再扔王牌，新架构爆改 Transformer 老配件，比 DeepSeek 同款还省钱
Kimi 发布新论文，提出“注意力残差”架构改进 Transformer 残差连接，解决“稀释问题”，让 AI 更聪明、更省钱，还推出“分块注意力残差”优化成本。与 DeepSeek 方案对比，Kimi 方案性价比更高。
机器人是具身大模型的「用户」：超维动力如何打通从人类经验到机器人行动？
今年WAIC，超维动力展台的乒乓球桌和双臂机器人开易拉罐演示吸引关注。其机器人90%经验来自人类第一视角数据，超维动力全栈布局，试图打通人类经验到机器人行动链路，目标是建立机器人持续进化方式。