「动态分块机制」共找到 1203 篇相关文章
将思维链(CoT)引入具身世界,哪种路径能真正打通机器人「知行合一」?
文章围绕将思维链(CoT)引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变,分析分层架构与端到端模型两种技术路径,还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
SGLang JIT Kernel 介绍
文章介绍SGLang JIT Kernel,此前开发CUDA Kernel流程繁琐、编译时间长,现基于TVM - FFI探索JIT开发加速迭代。文中梳理其机制、抽象及新增Kernel流程,还给出环境设置、目录结构等内容,并以实例说明开发过程。
收手吧GPT-5-Codex,外面全是AI编程智能体!
OpenAI推出专为智能体编程设计的GPT-5-Codex,其在代码重构、审查和缺陷发现上表现提升,具动态资源分配机制。文中还提及Codex起源、Harness概念及OpenAI内部工具,当前编程智能体竞争激烈。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。
OpenAI也缺卡!僧多粥少,自曝内部抢卡抢到发疯
OpenAI正面临绝对的算力稀缺,总裁Greg Brockman自曝内部算力资源争夺严重。算力是创新根本驱动力,因资源有限,许多产品无法发布,如ChatGPT Pulse部分功能仅对Pro用户开放。OpenAI有资源分配机制,但平衡各团队需求不易。
规范驱动开发落地经验谈:为什么 AI 编程的关键不在模型,而在协作方式
文章指出 AI 编程关键在协作方式,规范驱动开发(SDD)应运而生。它有诸多价值,但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流,长远看需将规范作为动态指南,实现智能体编排开发的质量转变。
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时,样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架,动态调整训练能力、用正交初始化,实验显示其在单图像和多图像任务表现优,用户更偏好其生成图像。
DeepDiver-V2来了,华为最新开源原生多智能体系统,“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统,采用“团队作战”模式,在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor,有智能任务分解等优势,训练也有新机制,昇腾NPU集群加速。