「内部策略」共找到 1227 篇相关文章
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
谷歌发布 Gemma Scope 2，深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具，结合稀疏自编码器和转码器，能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope，还引入针对聊天机器人的分析工具，已发布权重。
小扎自曝挖人秘诀：小团队我亲自带，豪掷数百亿建GW集群，大家不图天价薪酬只为“造神”
小扎称Meta挖人并非靠天价薪资，人才为“造神”而来。Meta将投数百亿建GW集群，还建天然气发电厂。同时，Meta超级智能实验室内部在激辩是否开发闭源模型，而字节或推轻量级MR眼镜挑战Meta。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
小哥硬核手搓AI桌宠！接入GPT-4o，听得懂人话还能互动，方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发，手搓AI桌宠Shoggoth，接入GPT - 4o，能与人互动。它结构简单可复现，采用低级和高级控制层，策略经仿真和真实环境验证有效。
机器狗能当羽毛球搭子了！仅靠强化学习从0自学，还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
45亿红包打响AI入口大战，百度给出另一种回应
春节期间，国内外AI圈有两件大事，国外OpenClaw在GitHub爆火，国内大厂掀起AI春节营销大战。百度率先接入OpenClaw，并推出5亿红包活动。其采用搜索+AI策略，有全栈布局优势，想走长远发展之路。
不改模型也能提升推理性能？ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证（OTV），是测试时扩展新机制，让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路，借助轻量内部验证器分析推理过程，实验显示其性能优于主流方法。