「工程体系」共找到 1273 篇相关文章
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习(CRL)进行全面考察,关注其核心概念、挑战和方法,提出新的分类体系,从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类,并分别介绍各类方法特点。
一文读懂深度表格数据表示学习 | 南京大学
南京大学团队系统介绍表格表示学习领域,将现有方法按泛化能力分三类,比较DNN与树模型优劣,剖析核心挑战,探讨扩展方向及数据集评估策略,旨在建跨数据集稳健评估体系。
刚刚,豆包「成精」了!一夜告别机械感,上亿人手机全量上线
字节跳动Seed团队发布原生全双工语音大模型Seeduplex,已在豆包App全量上线。它边听边说、懂思考停顿、抗干扰强,解决了精准抗干扰与动态判停难题,工程上也有突破,提升了交互体验。
OpenDev:破解AI编程指令衰减难题
当下AI编程工具竞争激烈,大多存在闭源或绑定单一模型的问题。OpenDev是开源的终端AI编程Agent,用Rust编写,仅3.7MB。其论文详细解释设计决策,给出指令衰减问题的工程解法,还有多种实用设计。
拒绝传统 Router“瞎指挥”,多智能体如何实现智能任务分配?
企业级多智能体系统瓶颈常是负责分发任务的传统 Router 太“傻”,搞不定跨域、解不了冲突、跟不上变化。腾讯云开源 TCAR 智能路由模型,它先推理再选 Agent 集合,经多数据集评测表现出色,还提供完整开源范式。
OpenClaw 类自主智能体生态构建
文章围绕OpenClaw类自主智能体生态展开,从生态视角、记忆系统、上下文管理等多方面阐述其构建,还分析了安全风险、治理体系、角色分工及面临的挑战与机会,为理解和发展Agent生态提供参考。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」:MUSA合入SGLang主线
近日,摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」,分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系,代码合入主线,还在多方面取得成果,众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
AI时代的天工开物:分子之心掀起生物经济“操作系统”革命 | 甲子光年
生物经济正迈向工程化时代,分子之心作为AI蛋白质设计领军企业,携核心产品MoleculeOS入驻礼来上海创新孵化器。该平台升级后能力强大,还在构建生物经济‘新基建’,解决产业难题。
理解、生成、编辑一次搞定:Skywork UniPic 2.0的统一多模态解法|甲子光年
电商团队常面临创作流程繁琐问题,当前行业需统一架构。昆仑万维发布Skywork UniPic 2.0,整合理解、生成、编辑功能。它参数小性能优,还构建奖励模型,配合其他模型构建体系,具成本等优势。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开,指出当前大模型训练不充分,介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等,工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等,以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。