「视觉推理任务」共找到 3929 篇相关文章
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
多模态长文档视觉问答常见于科研论文等场景,现有技术路线有大视觉 - 语言模型直接端到端和检索增强生成,但各有缺点。MMRAG - DocQA引入新方案,解决多模态连接和跨页证据链接问题。
AI 推理精细化流量治理实战:RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流,传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic,其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’,解决队列头部阻塞和并发效率受损问题,还与阿里云百炼网关合作。
开源共建重塑推理 Infra:从架构创新到生态协同,Mooncake的破局之路
大模型推理落地面临成本、吞吐、长上下文“三角困境”。开源项目Mooncake以“计算存储解耦”为核心,通过PD分离等技术提供底层支撑。直播邀请专家从多视角拆解其技术逻辑、开源价值与企业实践。
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩,下一代已进入制造阶段
8月25日,OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果,首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟,性能超英伟达芯片,B0版已进入制造阶段。
仅需10%思维链标注,等同全量性能!中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO,让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能,适合规则清晰领域,为推理监督提供新思路。
用AI写代码效率反降19%!246项任务实测,16位资深程序员参与
研究者让16位经验丰富开发人员完成246项开源代码任务,随机分配是否用AI。结果显示,用AI时完成任务平均时间增加19%,与开发者预测的效率提升24%相反。
让大模型“边看边改”,视觉分割准确率直接上涨9% | ICML 2026
复旦、创智联合推出RSAgent,让多模态大模型通过多轮工具调用生成准确掩码,解决视觉分割难题。该工作入选ICML 2026,实验显示其在多个测试集上表现领先,还展示了从‘看图问答’到‘视觉行动’的路径。
OpenAI总裁透露GPT-5改了推理范式,AGI实现要靠现实反馈
OpenAI总裁Greg Brockman在访谈中透露AGI之路,包括技术上转向强化学习推理范式,资源上持续投入计算资源,落地时封装成Agent。还提到GPT - 5改变推理范式,强调计算对AGI的重要性及模型落地等内容。
1.4K Star!不要问答,要完成任务,一个合格的金融Agent应该是什么样?
过去一年AI Agent火热,但金融场景投研是长链路任务,有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目,能解决实际金融研究任务,有核心架构和关键能力,还给出使用方式、典型Demo及横向评测。