「推理框架开发」共找到 4650 篇相关文章
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。
马斯克xAI自研推理芯片曝光！代号X1、台积电3纳米工艺、明年就量产
马斯克的xAI被曝自研推理芯片X1，用台积电3纳米工艺，2026年三季度量产。此前xAI就为自研芯片招兵买马，还将在西雅图设办事处。此外，特斯拉也在推进自研推理芯片。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
【GitHub 10.9k star】DeepCode：把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器，真能干掉手写样板？
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台，支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点，有多项特色功能，在性能对比中领先，适用于多类场景。
两个「最强AI」塞进Xcode！苹果这波杀疯了
苹果发布Xcode 26.3重磅更新，将Codex和Claude接入IDE，引入新框架和MCP开放标准。这影响万亿级市场，获开发者好评，是苹果AI战略成熟标志，放下身段提升开发效率。
想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
129K Star 的 Deepseek Harness，社区已经把桌面版、插件市场都做好了！
AI Agent 框架 Deepseek Harness 在 GitHub 上已达 129K Star。官方定位为编程 Agent 框架，社区则围绕其开发了三个项目，分别是 deepseek - harness - desktop、awesome - dsh - plugin 和 dsh - desktop，拓展了使用场景与功能。