「混合推理架构」共找到 3631 篇相关文章
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。
谷歌新研究：大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会'，研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关'，实验表明教AI'吵架'更有效，其'社交技能'通用，给开发者带来新启示。
李静海院士团队：未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来，强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战，提出收集处理原则，指出要重视数据系统逻辑与架构研究，建立标准协议框架，促进AI健康发展。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
刚刚，DeepSeek开源OCR 2，首创Qwen编码的「双流架构」
年底 DeepSeek 开源新模型 DeepSeek - OCR 2，首创双流注意力架构，model&paper 一同发布。它重构视觉编码器，采用三阶段训练流程，在 OmniDocBench v1.5 评测及生产环境验证中表现良好。
Adaptive Reasoning Model：Qwen3混合思考->字节AdaCoT->清华AdaThinking
文章介绍三种处理混合思考模式的方法，阿里 Qwen3 通过 SFT 让模型具备思考能力，但需人为控制；字节 AdaCoT 和清华 AdaThinking 让模型自主决定是否思考，分别用多目标优化和受限优化目标训练。
摩尔线程放大招？新一代 GPU 架构即将揭晓 | Q推荐
2025年12月19 - 20日，摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举办。大会聚焦全功能GPU，主论坛将揭晓新一代GPU架构，还有20+技术专场及1000㎡科技嘉年华，诚邀全球相关人士共筑国产智能计算生态。
2025年深度学习趋势：从Transformer架构到无处不在的边缘计算
2025年深度学习成科技顶流，市场规模飙升。其发展受算力、数据、算法推动，应用于多领域。核心趋势包括Transformer架构发展、低代码开发等，同时也面临伦理、人才短缺等挑战。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。