「动态目标重加权」共找到 932 篇相关文章
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
长文本生成迎来新突破：拓元智慧推出 DrDiff ，实现效率与质量双提升
拓元智慧联合多团队开发出 DrDiff 框架，解决长文本生成中效率与质量难兼顾问题。其核心是“动态化”，有分层稀疏注意力、动态专家调度、语义锚点状态三个创新组件，经测试表现良好，未来应用值得期待。
ASO应用商店优化原理和操作流程，ASO推广优化主要方式？（进阶篇一）
ASO进阶篇第一章：ASO的目标，ASO的原理和流程，ASO优化的主要方式。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
DeepMind老兵，正在离开伦敦
据Bloomberg报道，顶尖AI研究员Jonas Adler和Alexander Pritzel计划离开Google加入Anthropic，他们是Gemini模型重要贡献者。此外，Google DeepMind数位重量级人物也相继离职，反映出Google在人才竞争上的尴尬。
刚刚，美国AI霸主换了！Anthropic年收300亿，碾压OpenAI
外媒披露Anthropic年化营收达300亿美元，超越OpenAI的240亿。Anthropic由OpenAI前员工创立，15个月营收翻30倍，训练成本仅为对手四分之一。其80%收入来自企业端，而OpenAI陷入‘增收不增利’怪圈，内部也矛盾重重。
能进化的Skill，才是好Skill~
2026年，我们追求“越干越好”的Agent。AutoSkill和XSKILL两篇论文指出，静态的Skill只是高级Prompt，能自我进化的Skill才是真正的数字资产，还介绍了两者的设计、优势及未来Skill的标准形态。
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
SGLang原生支持昇腾，新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官，聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端，助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法，昇腾与SGLang深度共建，性能优且全面拥抱开源。
用户被通知烦到关掉 Instagram？Meta：我们反思了，用 AI 给自己“限流”
Meta为Instagram推出新机器学习排序框架，引入‘多样性算法’，在现有互动模型上加‘多样性过滤层’，通过‘乘性惩罚’减少重复内容推送，解决通知疲劳，还计划探索新策略和用大语言模型优化。