「大模型推理加速」共找到 8576 篇相关文章
西交大提出QQWorld:仅需10行代码,世界模型成功率提升5.33个百分点
2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel,西安交通大学研究团队发现其存在问题,进而提出 QQWorld,用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则,提升了规划成功率,还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。
Agent的自演进,被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变,但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线,解决 Agent 服务侧问题,给出在线学习闭环方案,其价值已在实践中得到验证。
探索 GPU 加速向量检索:NVDIA Cagra 在微信大规模推荐系统中的应用实践
本文分享腾讯团队将 Cagra GPU 图索引大规模应用于微信核心线上推荐业务的实践。介绍 Cagra 算法原理与优势,讲述线上化改造、架构演进、CPU/GPU 协同优化等,展示业务落地显著收益。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。
具身导航:感知推理是上帝,还是执行控制是命门?| GAIR Live 023期预告
具身导航正从‘几何避障’向‘空间智能’跨越,当前领域经历范式变革。GAIR Live 023期线上圆桌将聚焦其前沿进展与落地问题,邀请两位专家拆解底层逻辑,还给出了核心议题、讨论精华预览及参与方式。
无问芯穹首曝智能体服务平台,以基础设施加速企业级「智能体自由」
12月16日,无问芯穹在智能体生态论坛发布智能体服务平台。该平台为企业提供全链路陪伴式落地服务,解决生产级智能体落地和规模化的难题,助力企业实现智能体的高效商业化落地与可持续运营。
南京大学开源SteadyDancer模型实现完美动作迁移,首帧保留彻底解决身份漂移难题
南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer,这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架,解决了传统方法身份漂移难题,在多方面表现优异。
终于,TRAE SOLO全量开放,我们用它复刻了PewDiePie的大模型智囊团
2025年AI Coding赛道上,TRAE是国产AI IDE代表作。7月其SOLO Beta版反响好,如今正式版全量推送。它定位为‘具备响应感知的编程智能体’,新增功能,还限时免费体验,实测显示开发能力强。
一个指令误导智能模型!北航等首创3D语义攻击框架,成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR,入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本,首次实现3D SemanticAE生成,从采样、建模、评估三方面突破,实验验证其有效性与可扩展性。
SFT远不如RL?永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识,限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现,相同性能下RL更不易遗忘,提出遗忘定律,解释了RL优势源于其on - policy特性。