「性能问题」共找到 4823 篇相关文章

算法论文8

4步生图封神,GenEval从61%狂拉到92%,全面超越GPT-4o的TDM-R1模型来了

香港科技大学唐靖团队等提出全新通用强化学习框架 TDM - R1,仅 4 步采样就让组合式生成指标 GenEval 从 61% 升至 92%,超越 GPT - 4o。它解决少步扩散模型痛点,实现多方面性能提升,为少步生图发展带来新方向。

机器之心
新闻资讯7

肖涵:2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会

2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场,虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差,加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题,遗忘成最大难题,产品分三条技术路线。

Jina AI
开源动态7

“同事.skill”不用写了,爱马仕 Hermes 主动“蒸馏”你,还让开发者集体抛弃 “龙虾”?!

近日,Hermes Agent 在国内爆火,获超 3.9 万 stars。它是单 Agent 架构,核心是学习循环,记忆分层管理。其网关功能强大,状态可跨会话留存。背后的 Nous Research 目标是打造抗衡 OpenAI 的开源模型,还引入区块链解决算力问题。

InfoQ
新闻资讯7

人民想念DeepSeek

文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵,存储价格上涨使Token降价缺杠杆,虽模型能力提升、MFU优化可降本,但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战,介绍本地部署及芯片创新方案。

芯师爷
产品应用8

昨晚,OpenClaw大更新,亲手终结「旧插件」时代

昨晚OpenClaw重大版本更新,内容多到需单独做目录梳理。重点在ClawHub插件市场、多模型支持等。最重要变化是插件生态重心转向,且体系大改、工具能力收敛,还在多方面有更新,创始人指出正式版有功能加载问题。

机器之心
推荐文章8

拒绝重复造轮子!抽象 80% 工作场景,打造可复用的"AI 助手工厂”

文章指出,为解决重复开发AI助手的效率问题,智空间团队将高频需求抽象为可复用技术方案,打造“AI助手生产线”。介绍四大高频场景本质、共性挑战及对应方案,还阐述分层架构、解决方案、prompt架构等,最终落地“助手工厂”产品。

阿里云开发者
推荐文章7

AI 编码 3.0:人机协作,正在走向多 Agent 协作系统化

文章指出AI编码正从2.0走向3.0,2.0解决生成问题,3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程,协作需从经验驱动转向模型驱动,Kanban和Harness等工具也有了新角色,系统更强调验证和控制。

phodal
开源动态8

华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍

新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。

新智元
算法论文8

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。

机器之心
推荐文章7

大模型最难的AI Infra,用Vibe Coding搞定

Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」,存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法,并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性,还介绍了相关团队和工具。

机器之心