「大模型Agentic推理框架」共找到 9822 篇相关文章

新闻资讯8

GPT-6 Sol和Opus 5.2同时灰测!奥特曼阿莫迪周末刚喊刹车,一上班就踩油门

本文爆料OpenAI和Anthropic同步灰度测试新一代大模型GPT-6 Sol和Claude Opus 5.2,对比了模型性能提升,同时提到OpenAI GPT-5.5即将退役,带来AI大模型领域最新前沿动态。

量子位
算法论文7

The Batch:826 | 提高输出准确性的记忆层

通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模,会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层,可高效存储提取信息,提升计算效率,测试显示其能提升模型输出质量。

DeeplearningAI
开源动态8

YC CEO把自己第二大脑系统开源了:专供OpenClaw与Hermes,全息记忆打造迷你AGI

YC总裁Garry Tan开源第二大脑系统GBrain,可让AI agent拥有持续成长的知识库。它将各类信息汇入可检索知识库,每轮对话让agent更聪明,适用于OpenClaw和Hermes Agent,有多种使用路径。

AI寒武纪
新闻资讯8

从开源狂热到应用为王,AI 正在回归常识

AI行业正发生变化,模型行业对“开源还是闭源”态度转向商业共识,旗舰模型开始闭源;应用变得更重要,应用层机会多;智能体重新定义AI价值边界,推动行业从“模型思维”走向“系统思维”。

MacTalk
算法论文8

Evaluation is All You Need:评估设计的微小差异如何扭曲结果

论文以DeepSeek - R1 - Distill系列模型为例,指出大模型评估中看似客观的基准测试结果对评估细节极度敏感,细微评估条件变化会致分数波动大,削弱模型对比可信度,呼吁建立新评估标准。

深度学习自然语言处理
开源动态7

在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能

Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎,此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能,支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计,还总结踩坑及使用方法。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

美国AI一骑绝尘,中国平均落后7个月!Epoch AI新报告出炉

Epoch AI报告指出,中国AI模型进展平均落后美国7个月,最小4个月,最大14个月。这差距本质是「开源vs闭源」差距,中国领先大模型多开源,美国前沿模型均闭源。不过中国AI追赶速度稳定。

新智元
产品应用8

飞书让表格变成「AI同事」加入群聊,不打开表就能用表

6月23日,Anthropic发布Claude Tag,让Agent进入Team Agent时代。飞书多维表格新功能「多维表格智能体」上线,思路类似,能让Agent成团队同事。它补齐权限和长期记忆,低门槛、可信,能主动工作。

机器之心
算法论文8

关键突破:理论验证了 RL for LLM 路线的可行性

传统RLHF依赖人工标注偏好数据训练奖励模型,成本高且难扩展。本文发现任何通过Next - token预测训练的LLM内部隐含通用奖励模型,从理论和实验证明其可高效实现模型对齐。

深度学习自然语言处理
开源动态7

RunAnywhere:简单几步让AI应用跑在手机上

介绍能在手机本地运行的大模型项目RunAnywhere,它让开发者在iPhone 16 Pro Max部署Llama 3.2 3B模型。AI处理本地化,用React Native和RunAnywhere SDK,支持多模型,有多种功能,优势明显。

AI工程化