「多步推理」共找到 5589 篇相关文章
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台,能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力,具备面向交易的深度研究等功能,还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
国产推理芯片,赢了英伟达?
算力市场风向生变,国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力,为国产算力扫清障碍。在推理场景中,国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低,步入卖方市场,市场也迎来新局面。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道,DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片,欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变,影响英伟达股价。虽有降本等好处,但面临技术、制造、生态等挑战。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。
DeepSeek-R1 更新,思考更深,推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528,用户可在官网、APP 等体验,API 同步更新。该版本强化深度思考能力,在多基准测评表现优异,还改善幻觉、提升创意写作等能力。
统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布
由十机构联合推出的 MASLab,带来大模型多智能体系统代码库,统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性,经大量实验刻画性能图谱,还提出新方法,且发起开源社区。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。
多模型共享 GPU 内存,Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点,伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具,通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念,按需分配,测试显示能提升效率,安装简单、兼容性好。
蚂蚁开源MedResearcher-R1医学知识图谱+多跳推理
医学领域需处理复杂关系,现有医学AI系统缺乏对罕见实体和复杂关系的推理能力。MedResearcher - R1通过专门图谱和检索工具,结合两阶段训练范式解决问题,在医学基准测试取得新成果。
谷歌揭秘:Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX,指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式,以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样,还展示TUMIX机制、实战表现,且LLM能设计更强Agent。