「分布式扩展」共找到 509 篇相关文章
ICML 2026 | 西湖大学提出 PiEvo:基于原理进化的科学发现智能体框架
西湖大学研究团队提出PiEvo框架,将科学发现重点从“搜索假设”转变为“进化科学原理”,通过不确定性最小化实现原理空间自主扩展。该框架构建双循环优化机制,实验结果显示其核心指标超越SOTA,收敛速度大幅提升。
Kimi推出超实用插件!让AI真正像你一样操作浏览器
月之暗面推出Kimi WebBridge浏览器扩展插件,让AI Agent像用户一样操作浏览器。它采用本地优先路线,保障安全,可实现信息采集等自动化操作,还能创建CLI工具,是AI浏览器自动化趋势的重要成果。
字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架,登上GitHub Trending榜首,获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构,主打开箱即用,扩展性强,适配多种IM渠道,还介绍了核心能力、部署方式等。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径:交大提出JTok模块,省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块,作为插件挂载在Transformer层,几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径,在多任务测试中全面提分,为大模型发展提供新方向。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。
上交大 × 华为小艺推出LoPA:7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s!
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA,配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统,显著提升扩散大语言模型(dLLMs)的推理并行度和吞吐量,将推理效率推向新高度。
AI coding 智能体设计
文章从分析Gemini - CLI源代码入手,解读AI coding工具智能体设计。涵盖用户提示词预处理、工具注册与调用、架构设计、预置提示词等内容,还对比了Gemini - CLI和Claude Code可扩展性设计,介绍规约驱动开发模式。
苹果光速撤回RLAX论文:用了谷歌TPU和阿里Qwen,作者中还有庞若鸣
苹果一篇新论文在 arXiv 公开后匆匆撤稿。该论文揭示基于 TPU 的可扩展 RL 框架 RLAX,用了谷歌 TPU、亚马逊云及阿里 Qwen 模型,还介绍其架构、策略支持等,实验结果亮眼,也分享 Debug 过程。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。
上交、清华、微软、上海AI Lab等联合发布数据分析智能体综述,LLM化身数据分析师,让数据自己「说话」
传统数据分析方法耦合度高、扩展性差,大语言模型与智能体让数据分析迈向“语义理解”。上交、清华等机构联合撰写综述,回顾演进,提出新范式,总结关键技术、趋势及挑战,推动通用数据分析智能体发展。