「性能 - 效率权衡」共找到 2920 篇相关文章
完全开源的7B模型，性能比肩主流LLM，训练成本仅16万美元，复现DeepSeek的强化学习！
Moxin-7B由多机构团队联合开发，遵循“开源科学”原则，公开全流程细节。它训练成本仅16万美元，评测表现亮眼，在架构、数据策略、训练过程等方面有创新，为中小企业提供可控AI方案。
全面拥抱AI Agent，从0到1动手用GPTBots搭建企业数字助理智能体，办公效率翻倍~
文章指出当下Agent/Agentic AI是热门风口，企业级智能体受资本追捧。重点分享运用GPTBots平台从0到1搭建企业数字助理智能体，涵盖架构、流程、设计、测试等内容，介绍选择该平台的原因及实践成功关键。
爬虫界“瑞士军刀”！开源高性能爬虫工具，实施进度监控、全栈SDK支持、n8n深度集成！
在AI驱动的数据时代，WaterCrawl是基于Python和Scrapy的开源网页爬虫工具，专为大规模数据提取和LLM优化设计，支持多语言内容抓取、实时进度监控和深度AI平台集成，优势显著。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核？南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
深度学习计算依赖底层内核，当前多由开发者手工编写。南大、浙大推出开源评测框架MultiKernelBench，打破现有评测基准局限，构建模块化评测体系，多模型实测，还指出LLM短板并明确未来方向。
抨击 AI 炒作、曝企业需求为先，Anthropic 联创：模型提 0.01 性能就血赚，算力烧钱但值！
Anthropic 由 7 位前 OpenAI 核心成员创立，联合创始人兼总裁 Daniela Amodei 在接受采访时表示，“AI 安全”是核心优势，企业客户对安全性的高要求与之匹配。Anthropic 以“不要相信炒作”为价值观，谨慎对待支出和算法效率。
阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型，全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型，在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势，训练用自研架构提效，数据丰富，输入输出灵活。
RL 效率无损飙升 3 倍：厦大-Shopee-清华联合首创，将投机解码首次引入 RL，推理能力稳如初！
传统RLVR训练中，rollout阶段耗时成瓶颈。厦大 - Shopee - 清华联合团队提出SPEC - RL，将投机解码引入RL，训练提速2 - 3倍，避免重复生成，与主流算法兼容，在多项基准测试中性能稳定。
自写驱动越狱！Gemini 3 Pro零败绩通关宝可梦：效率碾压前代8倍「Agent进化太快了」
在全自动《宝可梦 水晶版》对决中，Gemini 3 Pro击败Gemini 2.5 Pro，通关速度至少快2倍，前代或慢8倍。它还展现出诸多能力，如自写驱动绕过限制等，但也存在不验证假设等局限。
苏妈和李飞飞炸场CES！AMD AI全栈野心显露：从云端到个人PC，AI芯片性能四年要飙1000倍
今年 CES 上 AMD 专场演讲亮点多。苏姿丰称未来五年50亿人每天用 AI；李飞飞和她探讨空间智能与世界模型；Helios 平台受关注，MI455 GPU 解决内存墙；Ryzen AI 推动 AI 下放到本地。