「难度感知机制」共找到 1268 篇相关文章
向黄仁勋汇报的英伟达36人
文章曝光向英伟达CEO黄仁勋汇报的有36人，分属七个职能板块。硬件是基石，AI等成“第二支柱”，还需系统化对外沟通机制，文中介绍关键将领，也谈及管理模式变化及高压文化。
AEPO：智能体熵平衡策略优化，让探索更稳，推理更深！
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。
Google封神，计算机视觉的GPT3时刻来了！
Google Deepmind称在CV领域做出类似GPT-3的成果，Veo 3经大规模训练涌现通用视觉理解和推理能力，能以图片+提示词完成复杂视觉任务，还具备感知、建模等四大超能力。
集合通信库VCCL释放GPU极致算力，创智、基流、智谱、联通、北航、清华、东南重磅开源
在超大规模智算集群需求下，创智、基流等多方联合开源集合通信库VCCL。它基于NCCL开发，有智能调度、容错、细粒度观测机制，实测能提升算力利用率、降低故障率，还解决了服务器异构等问题。
直播预约 | 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
论文提出 SwS 框架，针对强化学习场景，利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，合成针对性训练数据。还对其进行多项扩展，在多个基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B！推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限，PromptCoT - Mamba实现无注意力推理，在多评测集超Transformer等模型，为无注意力推理生态奠基。
养了只东北味熊猫当AI合伙人，一口一个老铁，还真帮我开了家「一人公司」
腾讯ima上线copilot模式，可“领养”小熊猫并设定人设风格，成专属知识伙伴。它不分对话和任务模式，知识库功能实用，还能私人定制。作者用它模拟创业，体验良好，其记忆和全场景感知实用。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。
LightMem用3招重新设计了LLM的记忆，结果出乎意料
LLM在超长多轮对话中有上下文窗口有限、记忆系统昂贵的痛点。LightMem借鉴人类记忆机制，用三招重新设计LLM记忆，实验显示其准确率超基线，还降低token使用量、API调用和运行时间。