「端到端架构」共找到 3938 篇相关文章

开源动态8

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。

AINLPer
开源动态7

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。

AI大模型应用实践
开源动态8

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。

PaperAgent
算法论文8

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。

机器之心
7

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。

量子位
算法论文7

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。

机器之心
开源动态8

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。

AI Reading Hub
算法论文8

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。

机器之心
算法论文8

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。

AI前线
产品应用9

支付宝“阿宝”背后的 Agentic 终端:从对话到办事,xUI 如何重构 AI 交互

本文整理自蚂蚁集团支付宝AI端云交互负责人魏凤笛的大会分享,系统介绍支付宝AI入口产品“阿宝”背后的xUI技术体系,涵盖通信、交互、执行、多Agent协同四大核心方向,分享了大厂移动端Agent落地的工程实践与未来规划。

InfoQ