「双进化系统」共找到 2420 篇相关文章
每2秒吃透一道高数大题!华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程,通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环,从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破,实现大模型高效训练。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统,有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法,包括服务端和客户端配置,还提及搭建跟踪系统及后续计划,将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
MeanFlow再下一城,北大提出机器人学习新范式MP1,实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1,将MeanFlow引入机器人学习,实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力,在仿真和真机测试中,实现速度与成功率双SOTA。
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
实战·Agentic 上下文工程(下):实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计,实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试,也指出当前问题如LLM表现波动大等,并给出改进方向。
三重Reward驱动的运维智能体进化:多智能体、上下文工程与强化学习的融合实践
文章阐述了AI原生时代下,面向技术风险领域的智能体系统(DeRisk)的架构设计、核心理念等。介绍运维智能体发展现状,提出其技术演进需找三类Reward,还介绍相关概念、DeRisk架构,给出实践案例并将开源技术产品。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
Claude 5.1双旗舰突然发布:跑分屠榜,反蒸馏,科研能力大幅跃升,缓存费用暴降75%
Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1两款大模型,性能登顶且解决开发者关注问题。缓存读取费用降75%,跑分屠榜,科研能力强,安全系统重构,合作实测效果好,盲测风格与GPT - 5.6 Sol不同。
AI Agent如何重构企业核心系统?深度拆解Agent、多模态与组织变革的实战路径|AICon
12月19 - 20日北京举办的AICon大会,围绕AI Agent等展开探索。来自腾讯等企业的人士将分享构建智能系统经验。大会有Keynote、平行技术专场、晚场辩论等,涵盖多领域议题,为参会者带来前瞻思想盛宴。
AI Agent 是长期运行的“风险系统”,如果你还只在防 Prompt Injection,说明已经落后一代了
AI安全公司CyberArk首席软件架构师Niv Rabin团队提出基于“指令检测”与“历史感知校验”的方法,防御大语言模型和AI Agent恶意输入与历史投毒攻击,介绍多种防御机制。