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理解归 AI,正确归引擎:从一句话到一条实时数据链路(0代码搭建实时任务)
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程,再深入系统内部讲链路构建与演进,阐述设计方法论,最后提出未来规划。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式,但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS,将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all,实验效果佳。
Manus首次揭秘:Agent的关键在上下文工程
Agent成大模型主战场,构建方法待探索。Manus发blog揭秘,认为成功的AI Agent依赖上下文工程。团队选此实现快速迭代,虽实践不易,但总结出围绕KV缓存设计等关键点,其经验影响Agent表现。
AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% | 清华&上海AI Lab
上海人工智能实验室等团队设计REST框架,在一个prompt里抛多个问题模拟多任务推理场景。测试发现即便顶级模型如DeepSeek - R1在“高压”下准确率也骤降,该框架能揭示模型差异,为评测提供新范式。
“甲方快乐模型”诞生,拿下平面设计新SOTA!多条件一键生成,还能独立调整元素 | 复旦&字节
复旦大学和字节跳动团队联合提出CreatiDesign新模型,可实现高精度、多模态、可编辑的AI图形设计生成。它解决了以往方法在处理图形设计时的难题,在多维度评估基准上表现出色,还支持多轮编辑。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察:为何模型越深越稀疏?UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收,它提出高效推理框架,从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略,设计的UNCOMP框架优化KV Cache,实验效果佳。
ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力
阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力与稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。
AI用3年时光,来了解你!首个AI Clone长期记忆基准
现有AI记忆评测存在数据源单一、忽视变化本质、注入成本高等局限。开源学术社区QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,构建合成人生,设计评测任务,实验发现简单方法在检索上更有效,记忆系统应还原信息。
从「对口型」到「会表演」,刚进化的可灵AI数字人,技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」,全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径,设计多模态两阶段生成框架,实验显示其在多方面领先竞品。