「质量 - 延迟权衡」共找到 878 篇相关文章
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能,达到新SoTA
近年来,LLM代理需长期内存系统,但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统,受Zettelkasten启发,能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’,在多基准测试领先,也指出了局限性和未来方向。
CNCF 孵化用于 Kubernetes 边缘计算的 OpenYurt 项目
云原生计算基金会(CNCF)宣布 OpenYurt 加入其孵化项目名单。该开源平台由阿里巴巴 2020 年创建,将 Kubernetes 扩展到边缘计算环境,保持与上游 API 兼容,能减少延迟、提高可靠性。
“边说边思考”,Mini-Omni-Reasoner 开创实时语音推理新范式
Mini - Omni - Reasoner将推理能力引入大型语音模型,开创“边说边思考”范式,实现实时语音推理与交互。推出Spoken - Math - Problems - 3M数据集,经四阶段生成流程构建。训练采用分阶段策略,性能超基础模型。
InfiniteTalk:音频驱动的从口型到全身动作同步方法
近年来视频AIGC推动音频驱动人体动画变革,但传统视频配音局限口部。中国科学院大学提出稀疏帧视频配音范式,推出InfiniteTalk生成器,结合多种技术实现全身动作与音频同步,实验表现突出。
NextStep-1:一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径,推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成,架构简洁,实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力,Benchmark 表现佳,但也面临稳定性等挑战。
越可靠的AI就越人机,牛津大学:高情商模型错误率显著增加
牛津大学研究指出,训练模型变得温暖且富有同理心,会使其不太可靠且更奉承。温暖模型错误率较原始模型显著增加,对情绪上下文敏感,在用户表达情感与错误信息时失效常见。
Jason Wei也被小扎带走:思维链开创者、o1系列奠基人!这次真挖到OpenAI大动脉了
思维链提出者、o1系列模型关键人物Jason Wei被曝将入职Meta,o1另一位关键人物Hyung Won Chung也可能被挖走。小扎为顶尖AI人才提供强大支持,而OpenAI内部也存在增长混乱等问题。
上下文工程的崛起:提示工程已是过去式
大模型应用从简单问答转向复杂智能体系统,技术焦点正从提示工程转向上下文工程。上下文工程核心是为大模型提供恰当信息与工具,其重要性日益凸显,且与提示词工程有明显区别。
一个数据集,一年产稿7876篇!AI强力加持,垃圾论文海量爆发
利用美国NHANES公共数据集,结合AI工具,研究者批量生产质量堪忧的论文。这不仅是技术滥用,更是科研评价体系扭曲的缩影。背后有论文工厂作祟,根源在于学术生态的扭曲。
论文秒变海报!开源框架PosterAgent一键生成顶会级学术Poster
本文介绍开源框架PosterAgent,它能一键将论文转为可编辑的学术海报。相比GPT - 4o,其生成指标优、token使用量少、成本低。研究团队构建评估标准Paper2Poster,实验显示PosterAgent在多方面表现出色。