「饿了么」共找到 5860 篇相关文章

产品应用7

AI 应用开发的破局之路:字节跳动 Eino 框架实践

在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动沈桐介绍 Eino 框架在组件抽象和业务编排的创新实践。该框架以大模型为基础,解决应用开发中节点、信息流转和沉淀框架的问题,还给出开发实例,展望了未来重点方向。

InfoQ
推荐文章8

高性能计算群星闪耀时

本文介绍了高性能计算(HPC)在大模型时代的重要性,以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术,陈文光、翟季冬等助力大模型训练,武永卫团队优化推理,张悠慧探索类脑计算。

芯师爷
新闻资讯7

1 亿美元 ARR、不设 AI 硬件产品经理,Plaud 如何拿下全球百万用户?

本文采访了Plaud中国区CEO莫子皓。他表示Plaud更像大模型公司,硬件是获取用户context的入口。还谈到职业经历、大模型在医疗应用原因,指出做硬件要补短板,产品迭代谨慎且快,目标是拓展智能边界。

InfoQ
新闻资讯7

DeepSeek一句话让国产芯片集体暴涨!背后的UE8M0 FP8到底是个啥

DeepSeek V3.1发布后,官方留言提及新架构和下一代国产芯片,引发AI圈轰动,国产芯片企业股价上涨。文章介绍了UE8M0 FP8概念,分析其适配国产芯片原因,还猜测适配的芯片厂商,指出代表国产AI走向软硬协同。

量子位
开源动态8

超级麦吉:职场人 Vibe Working 的开源 LLM OS

文章介绍了开源项目超级麦吉,它是为职场人打造的 LLM OS,采用三层结构设计,有专业功能和完整产品矩阵。与闭源软件对比,其开源诚意足,虽有颜色和邀请码机制等小问题,但助力职场人向 Vibe Worker 转型。

AGI Hunt
算法论文8

大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制

大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

斯坦福毕业,用RL做Agent,华人创业团队种子轮融资1200万美元

华人创业团队 Pokee.ai 以 RL 为核心开发 AI Agent,与主流以 LLM 为核心的方式不同。该团队创始人朱哲清有丰富经验,现完成 1200 万美元种子轮融资,产品公开测试版已上线。对话中还探讨了 Agent 特点、发展阶段等问题。

机器之心
算法论文8

传统RAG只会翻书不会用?RAG+让Reasoning能力上一个新高度!

现有检索增强生成(RAG)技术在需复杂推理领域表现不佳,像只给菜谱不给实操演示。RAG+开创性新增“应用案例库”,与知识库构成双料库,在数学、法律、医疗场景测试中全面碾压传统方案,团队还透露了未来方向。

深度学习自然语言处理
产品应用8

长文本推理 5 倍提速!面壁MiniCPM4 端侧模型发布,0.5B模型效果秒杀同级

近日,面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型,有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色,长文本推理提速,缓存锐减,还做了架构创新。此外,面壁有自研推理框架,科学化建模产线,6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。

AI前线
算法论文7

LLM+RL遭严重质疑,随机/错误等虚假奖励也能提升至标准效果?

论文在AI领域观察到类似随机给糖或奖励错误答案让孩子成绩提升的现象,‘虚假奖励四大奇招’效果接近用标准答案训练,Qwen2.5 - Math - 7B模型在测试集上性能飙升,还揭示了Qwen特别的原因及随机奖励有效的推手。

深度学习自然语言处理