「推理框架开发」共找到 4710 篇相关文章
智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发:问鼎评测基准最强具身大脑,刷新跨本体多机协作技术范式
近日,智源研究院发布具身大脑 RoboBrain 2.0 32B 版与跨本体大小脑协同框架 RoboOS 2.0 单机版。前者突破能力瓶颈,在多项基准测试表现优异;后者性能提升,实现轻量化部署。二者双擎联动推动机器人迈向群体智能,且已全面开源。
特朗普AI计划在GitHub上泄露,网友怒喷用AI代码“治国”!
距离特朗普政府启动联邦政府AI发展计划不到一月,“AI.gov”项目代码库在GitHub泄露。该项目由GSA与TTS小组开发,计划7月4日上线。此次泄漏引发对公共部门过度用AI的不满,也引发网友对工作中高层盲目推广AI的吐槽。
OpenAI自研芯片270天光速成功!谷歌TPU大将主导,老黄一夜大客户变对手
OpenAI发布自研推理加速芯片Jalapeño,与博通和Celestica合作打造,专为大模型优化,9个月就流片。操刀者是前谷歌TPU核心成员Richard Ho,计划2026年底部署。此前谷歌、微软等已自研芯片,英伟达客户变对手。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
Karpathy的软件3.0:Agent的原生世界
OpenAI联合创始人Andrej Karpathy在Sequoia Ascent大会上表示,AI Agent正改变软件与工作模式。编程基本单位从写代码变为给Agent下达指令,软件3.0以上下文窗口为程序,LLM为解释器。他还提出理解AI能力分布的框架,给出创业建议。
AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。
AI 工程化进行时:当上百个专家探讨“落地”这件事
10月23 - 25日,QCon全球软件开发大会·上海站(2025)举办,超1300人参与。极客邦科技创始人霍太稳称AI进入‘深水区’,工程化落地是关键。多位专家演讲,探讨AI基础设施、智能体等话题,27个分论坛覆盖AI工程化全链路。
小红书 FinOps 实践:云成本优化与资源效率提升之道
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,小红书梁啟成分享云成本优化实践。介绍了小红书用云情况,分析成本优化面临的问题,阐述成本洞察和优化的探索,如内外账分离、CPU 和 GPU 资源提效等,还展望了 AI for FinOps 实践。
GPT-5点赞!八大顶尖机构发布「自进化智能体」全面综述
在2025年,大语言模型已演变为智能体,但现有智能体部署后难以适应变化。格拉斯哥大学等机构学者发布综述,系统梳理自进化AI智能体核心框架与挑战,提出三定律,还介绍了优化技术、应用案例等,并指出未来方向。
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。