「训练推理效率」共找到 4386 篇相关文章
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手,但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法,定义 assistant axis 纠正偏离,测试显示该方法有效且不降低模型表现。
“客户测950,不到一周下单了”,DeepSeek V4 逼出昇腾真功夫
昇腾计算业务副总裁张良透露昇腾近期销量好、认可度提高,大量客户基于其做训练。DeepSeek V4 考验昇腾,其超节点产品均支持。昇腾还对芯片体系和软件栈升级,拒绝仿 CUDA,坚持自主构建生态。
ACL 2026|Doc-V*:读100页文档不如只翻对5页,80页场景「暴打」RAG 10个点
Doc-V*由小米和华中科技大学团队提出,是多页文档理解新范式,通过交互式视觉推理让模型有策略地读长文档。它在多页文档问答基准上比RAG变体提升49.7%,不依赖大模型或长上下文窗口。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
对谈CREAO:20人团队、每天上线8个功能,在Pivot产品之前,我们先Pivot了组织
CREAO 创始人程凯等分享创业历程。最初产品用 AI 构建传统软件未成功,后先对组织进行 AI Native 改造,围绕 AI 重新打造开发流程,推出 Super Agent 产品,核心是 Coding Agent,上线两周获超 3000 万美元融资。
时隔9个月Meta全新模型Muse Spark发布:闭源,原生多模态,一发布就落后?
时隔9个月,Meta推出Muse家族首款大模型Muse Spark,原生多模态推理,但能力表现一般,编程领域落后于opus 4.6和GPT 5.4等。它有沉思模式,致力于成个人超级智能,技术亮点多,性能高效。
Google悄悄下了一盘大棋:一天三个端侧AI项目同时爆发
Google 一天内三个端侧 AI 项目爆发,包括离线听写 App Eloquent、端侧 AI 示例集 AI Edge Gallery 和端侧大模型推理运行时 LiteRT-LM。云端大模型竞争趋同,端侧 AI 是差异化战场,Google 全栈布局有优势。
CVPR2026 | Streamo:让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo,将‘何时回答’变为模型预测的 token,通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手,还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集,实验效果良好。
OpenClaw 最新必装10个Skills实战教程,真正做到养智能"小龙虾"
本文介绍2026年爆火的开源AI智能体OpenClaw,它能通过自然语言指令接管电脑执行复杂工作流。文章整理出10个必装Skills,涵盖实时搜索、网页自动化等场景,还给出安装方法、实战案例及常见问题解答,助用户搭建稳定环境。