「量化框架」共找到 1806 篇相关文章
腾讯广泛使用的跨端开发框架——Kuikly在搜狗输入法中的AI Coding实践
AI 席卷开发领域，输入法团队在 Kuikly 跨端项目探索 AI 工程化方案。介绍了推进 AI 友好型工程、构建精准 AIContext 等关键层面，以灵感词库页面开发为例展示效果，还展望了未来探索方向。
一夜200万阅读，OpenAI神同步！这项测评框架让全球顶尖LLM全翻车
中国团队领衔全球24所高校机构发布评测LLMs for Science能力的论文，一夜阅读近200万，同一时间OpenAI也发文指出现有评测标准在AI for Science领域失灵。论文推出评测体系SDE，发现主流大模型在科学发现上短板明显。
为AI智能体选型、验收、优化提供量化依据：首部评估标准公开征集中
AI智能体成2025年十大战略技术趋势之首，到2028年至少15%日常工作决策将由其自主做出。但企业面临信任鸿沟，缺乏评估规范。首部聚焦AI智能体应用的团体标准公开征集起草单位与起草人，适用于多方，有核心内容与价值。
LLM驱动的威胁情报提取框架，从非结构化到STIX的自动化:IntelEX
为应对网络攻击，需将非结构化网络威胁情报转化为结构化情报。IntelEX是自动化攻击级威胁情报提取工具，通过LLM上下文学习等增强，能识别攻击序列并提取结构化情报为STIX格式，还可转化成Sigma，在测试中表现优异。
斩获3K+ star，再见传统开发！这款开源AI后台开发框架让效率提升300%
ruoyi - ai是基于ruoyi - plus开发的开源AI平台，集成前沿模型，有聊天、绘画等全栈AI能力，具多模态交互和企业级部署支持，核心功能丰富，技术架构优，有实战成效，与同类有差异。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
VinciCoder：多模态统一代码生成框架和视觉反馈强化学习，数据代码模型权重已开源
中科院与美团团队推出 VinciCoder，打破多模态代码生成中 SFT 范式瓶颈。它将奖励机制转向视觉域，通过两阶段策略统一多样化代码生成任务，在多基准测试中表现卓越，为领域研究提供新范式。
全新合成框架SOTA：强化学习当引擎，任务合成当燃料，蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0，押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA，全面升级效果、数据和方法，还将考虑多方向发展。
ICCV 2025 | SeaS: 工业异常生成+正常合成+精准掩码大一统框架，指标全面碾压SOTA
华中科技大学慢工团队提出少样本工业生成模型SeaS，依托U-Net，只需1 - 3张训练样本，单模型同步实现多样异常生成、正常产品合成及精确异常掩码标注，突破现有方法局限，在主流数据集上超越SOTA。
深度体验｜京东开源轻量化通用Agent产品 jdgenie，开箱即用！二次开发及踩坑指南。
本文体验京东开源的端到端多智能体系统JoyAgent - JDGenie，它是产品级多智能体协同系统，开箱即用、支持本地部署。介绍其原理架构、本地部署测试步骤、二次开发方式，还指出特点与不足。