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文章从传统思路出发,用Python实现极简大语言模型,介绍从基础到Bigram模型的过程,包括词汇表、模型训练推理等内容,还讲解了PyTorch基础,最后实现pytorch版Bigram模型,后续将实现完整GPT。

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机器人进入“边做边学”时代:星尘发布在线强化学习框架,让动态投掷成功率提升超141%

星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL,解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行,攻克延迟失准问题,在多项真机测试中大幅提升任务成功率。

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AI不需要海量用户

AI和互联网逻辑不同,互联网需海量用户,因其边际成本趋近且是消费驱动。而AI有真实边际成本,是生产驱动,更需要重度用户。若用互联网打法做AI,会陷入产能黑洞,拖慢发展。

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指导Harness的越多,收益反而越差

Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出,当下产品形态中,指导harness越多收益越差。问题在协作带宽,提出把“会交互”练进模型本体,介绍了从训练的interaction model及架构,还指出现有交互评测不足。

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Skills驱动推理新范式,清华&北大:Token立省59%,准确率不降反升

当前推理模型虽准确率高,但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架,将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片,在推理时检索注入,实现更少Token、更高准确率。

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字节、阶跃之后,张心皓押注Human Loop:Agent Loop赢家通吃,创业要走另一条路

张心皓曾在字节跳动工作10年,后创业,现做Jovida,目标是“从愿望到行动摩擦”。他认为Claude Code定义纯Agent Loop上限,创业应做Agent in Human Loop,还分享了产品理念、架构、商业化等看法。

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97年金融男带8只「电商龙虾」全球开店!2个月后同行慌了

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陶哲轩:AI 正在让“想法”变得廉价,而真正的瓶颈从未改变

数学家陶哲轩与Dwarkesh Patel访谈,探讨AI在科学发现中的作用。他指出AI让‘想法生成’成本降为,验证想法成新瓶颈;AI擅长广度,人类擅长深度;AI负责找证明,人类提炼‘理解’与‘智慧’。

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复旦北大联合美团LongCat提出TDAR:用“粗思考,细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论

复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR,引入‘粗思考,细求证’范式与有界自适应置信度解码,打破速度与精度和博弈,在多基准测试表现出色。

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让机器人在“想象”中学习世界的模型来了!PI联创课题组&清华陈建宇团队联合出品

斯坦福Chelsea Finn课题组与清华陈建宇团队联合提出可控生成世界模型Ctrl - World,可让机器人在“想象空间”预演任务。该模型使用真机数据,提升下游任务指令跟随成功率。其相关论文已发布于arXiv平台。

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