「AI推理能力」共找到 12048 篇相关文章
快手提出强化学习创新框架RLEP，突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力，但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架，引入经验回放技术，分经验收集和回放训练两阶段，还采用优化策略，提升大模型训练效率和性能。
4B参数实现理解、推理、生成、编辑一体化！InternVL-U重磅开源
上海人工智能实验室联合多所高校开源多模态一体化模型 InternVL-U，仅 4B 参数，突破现有统一多模态模型瓶颈，在复杂场景超越 14B 级模型，已全面开源，提供推理代码等。
Opus 4.5之后，AI正在催生“巨头型百人公司”
Opus 4.5发布后，Agent赛道洗牌，模型差距由Agent Loop拉开。本文围绕Cherry Studio，与创始人及投资人探讨AI公司护城河、开源意义、用户价值差异等，指出未来将催生“巨头型百人公司”。
潘建伟团队突破量子操控极限！AI助力2024个原子60毫秒精准重排
潘建伟团队利用AI技术，60毫秒内构建2024个原子的无缺陷二维和三维原子阵列，刷新世界纪录。系统保真度追平国际最高水平，为构建容错通用量子计算机奠定基础。
困住医疗AI的死循环，终于有国产玩家跑通了
文章指出医疗AI行业因数据、模型、场景闭环断裂陷入困境，整体渗透率低。讯飞医疗的星火医疗大模型V3.5评测和临床落地表现出色，其构建自强化循环体系，跑通死循环，或使行业马太效应渐显。
纽约时报：AI会冲击谁的就业？年轻人还是资深员工？
在微软等科技公司裁员浪潮中，专家就AI会冲击谁的就业展开辩论。有人认为职场新人易被取代，也有人觉得资深员工更脆弱。不同研究指向不同结果，且一些公司已减少招聘初级或资深员工。
构建分层的 Agentic RAG 系统：具备自主纠错的多模态推理
企业 AI 团队面临 RAG 系统在处理结构化与非结构化数据时的难题。本文探讨用分层多智能体编排解决“模态鸿沟”，介绍 Protocol - H 架构，阐述组件、机制、实现与集成，经基准测试验证其优势，还提及未来研究方向。
两月蒸发1.6万亿：SaaS 被AI「杀死」了吗？ | GAIR 025
今年初，北美软件股两月蒸发超1.6万亿美元，引发对SaaS未来的担忧。雷峰网圆桌中，何润、Daniel、吴昊三位行业老兵探讨现状与未来，认为AI冲击下，SaaS虽面临挑战，但不会被杀死，正全面转型。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
AI 应用开发的破局之路：字节跳动 Eino 框架实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上，字节跳动沈桐介绍 Eino 框架在组件抽象和业务编排的创新实践。该框架以大模型为基础，解决应用开发中节点、信息流转和沉淀框架的问题，还给出开发实例，展望了未来重点方向。