「开源架构」共找到 4508 篇相关文章
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
银河通用LDA定义全域数据利用范式，跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻
当下具身智能赛道两大流派各有短板，银河通用推出跨本体「隐式世界 - 动作基础模型」LDA - 1B，走自研WAM路线，成果已开源。它打破数据割裂难题，解锁具身智能「GPT - 2时刻」，在多方面展现优势。
Transformer 中的专家混合模型 (MoE)
文章介绍Transformer中专家混合模型（MoE），它能解决稠密模型扩展瓶颈。阐述其优势，如计算高效、适合并行等，还介绍在transformers库中支持稀疏架构的演进，包括权重加载重构、专家执行后端、专家并行及训练方案。
一个大脑控制所有机器人，真的可能吗？特斯拉、Skild AI、Agility 激辩人形机器人的量产路线｜GTC 2026
GTC 2026 上，特斯拉、Skild AI 等公司就人形机器人量产路线展开讨论。涉及数据采集、仿真作用、模型架构等话题，各公司观点不一，如特斯拉强调端到端，Skild AI 看重通用大脑，反映出行业在迈向量产时的探索与分歧。
“代码 + 编译器”要消失了？马斯克在 xAI 全员会上放话：到今年年底，AI 或将直接生成二进制
xAI 近期出现离职潮，马斯克公开全员大会视频回应。他表示离职是阶段适配问题，还预测到 2026 年底 AI 或直接生成二进制，跳过编程。此外介绍了 xAI 新架构及各团队进展，强调基础设施重要性，甚至提及将算力扩展到月球。
“AI 工程师”已上岗！微软 CEO 曝正尝试新学徒制模式：内部工程师的顶级实践全变
在达沃斯论坛上，微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉与英国前首相聚焦 AI 应用话题。他以自身参会准备工作变化，说明 AI 打破传统层级架构。还指出企业 AI 应用有‘杠杆效应’，人才差距在应用推进力度，判断泡沫关键在于落地。
AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
网民票选AI王者，LMArena一夜变17亿美元独角兽！
LMArena原是校园开源小项目，从2023年起步，如今估值达17亿美元。其Arena模式让网友盲投选AI，Elo评分系统算排名。虽有众包投票易操纵等争议，但已成行业标杆，还将为大厂提供付费评估服务。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。