「多Agent并行推理」共找到 4712 篇相关文章
AI营销头雁冲刺IPO,2个北大-宝洁校友创办
营销Agent公司深演智能再度冲刺港股IPO,这是年内第二次递表。它是决策AI技术公司,主营AI营销和销售,前身是品友互动。按2024年收入计,其在中国营销和销售决策AI应用市场排第一,已完成E轮融资,估值达19亿元。
7.5K Star!HKUDS开源AI全栈开发框架,产品经理的Demo神器!
AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力,现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室(HKUDS)开发的DeepCode开源框架,定位“全自动AI软件开发框架”,可一键从论文/需求生成完整项目,已获7.5K Star。
AI Code要变天了,Meta首个代码世界模型登场!
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM),旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理,code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优,能与更大规模或闭权重的LLM竞争,还介绍了训练、数据集等情况。
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。
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。
GPT-6数学封神,遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”?OpenAI内部研究员撕开Astra真相:人脑更容易被污染,而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra,接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展,引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议,本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译,拆解AI数学推理的核心逻辑。
突发!Fable 5.1遭黑客破解,27万字提示词泄露
Fable 5.1和Mythos 5.1发布,Fable 5.1推理成本低32%。但发布几小时后被破解,27万字提示词泄露,曝光了其安全限制、隐私保护等秘密。它工具增加,还破解密码、能完成多种任务,不过也有用户抱怨耗token等问题。
国内第一视角数据最早押注者,北大卢宗青:隐空间才是具身的路
北大卢宗青是国内第一视角数据最早押注者和隐空间路线推进者。他认为人类视频是具身智能唯一可规模化的数据路径,创立BeingBeyond走隐空间世界动作模型路线,成本低、推理快,还发布全球首个隐式触觉世界动作模型Being - H0.8。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
欲取代transformer的SSA(次平方稀疏注意力)解读
文章解读了欲取代Transformer的SSA(次平方稀疏注意力)算法。它支持12M tokens上下文,比fastAttention快52倍,训练和推理更快。SSA改变了注意力扩展特性,有计算和内存线性扩展等特性,经三阶段训练可可靠利用长上下文。