多阶段统一建模」共找到 1361 篇相关文章

算法论文8

ICML 2026|告别「单线程」思维,智能体进化出了原生的并行推理大脑

北京通用人工智能研究院语言交互实验室提出原生并行推理器NPR,它有「自蒸馏 + 并行强化学习」三阶段训练范式,配套并行推理引擎,让并行推理成模型原生认知能力,还介绍了其具体实现、实验结论等。

机器之心
推荐文章8

大语言模型的解耦:人工智能基础设施的下一轮进化

人工智能模型发展快,但基础设施滞后,传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异,指出解耦架构可突破困境,还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。

InfoQ
产品应用8

我用一张照片,生成了一个能走进去的世界

斯坦福李飞飞创办的World Labs发布新产品Marble,用一句话或一张照片就能生成3D游戏世界,用户可自由探索。它能降低3D建模门槛,提高影视游戏行业工作效率,潜力大但前景或取决于Token成本。

新智元
推荐文章8

极佳科技朱政:世界模型会进化成 VLA 的下一代|具身先锋十人谈

具身智能领域数据难题待解,极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器,长期或与VLA融合。其团队成果显著,还将探索多维度建模与数据配比优化。

AI科技评论
算法论文8

让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界

VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。

机器之心
推荐文章7

Data Agent 落地挑战:忽略技术框架、语义能力和运营体系,投入可能打水漂

Data Agent 落地挑战大,90% 难点源于软件工程,统一语义层建设是关键。企业若忽略场景聚焦、技术框架迭代能力、语义模型和运营体系,投入可能打水漂。掌握相关要素,才能让 AI 代理落地应用,提升企业数据智能化效率。

AI前线
算法论文8

一篇最新自演化AI Agents全新范式系统性综述

传统LLM Agent工作流固化,面对动态环境只能人工硬编码,成本高、迭代慢。此55页综述提出“Self - Evolving AI Agents”新范式,让Agent自主优化自身结构,还给出三定律、统一框架及各类优化方法。

PaperAgent
开源动态8

无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab

多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨,成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan,通过两阶段视觉token筛选机制,在几乎不损性能的前提下实现推理加速,且已在GitHub开源。

量子位
新闻资讯7

微软:81% 企业考虑增设 AI 岗位,未来员工会成为智能体的老板

微软发布报告显示,中国企业对 AI 应用认知转变,84%企业决策者将重新评估 AI 影响,81%企业考虑增设 AI 岗位。企业落地 AI 有三阶段,智能体以“数字员工”角色进入企业,员工与 AI 关系重要。

InfoQ
开源动态8

Qwen3家族训练秘籍公开:思考/非思考融进一个模型,大模型蒸馏带动小模型

Qwen3技术报告揭晓8款模型关键技术,采用双模式架构,训练和微调分段进行,还“大带小”蒸馏数据。其融合思考与非思考模式,训练分多阶段,Qwen Chat还全量上线深度研究功能。

量子位