「自我优化框架」共找到 2863 篇相关文章
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
单卡4090也能高质量视频编辑！西湖AGI Lab无训练框架FlowDirector来了
视频编辑门槛高、现有方法开销大且效果不佳。西湖大学AGI Lab团队提出无需训练的FlowDirector框架，可将基于流的视频生成模型改造成编辑工具，质量高、功能广、开销低，解决了时序、结构和编辑幅度问题。
智能体请求暴增9.4倍，token账单却没涨：Uber 公开AI软件工厂省钱方法
Uber 在 2026 年 AI 工程师大会分享软件工厂愿景。其 AI 工具嵌入开发各阶段，2 至 8 月智能体请求增 9.4 倍，成本稳定。介绍智能体会话四层、成本公式及优化手段，如选优模型、优化 token 等。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
多模态“卷王”阶跃星辰：如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰，自研多模态模型，早期商业存储系统难满足需求，后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求，详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践，含模型分发、读性能等优化。
用两个简单模块实现分割理解双重SOTA！华科大白翔团队等推出多模态新框架
华中科技大学和金山办公团队联合提出语义增强特征提取器（SEFE）和交错局部视觉耦合（ILVC）模块，构建多模态大模型LIRA，解决现有模型分割不精确和理解有幻觉问题，在分割和理解任务上达SOTA。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南：4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程，其集成多种出行功能，基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略，如迁移基础能力、卡片生态，适配标准框架，还提及KMP应用及数据度量体系，取得业务和研发效能成果。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
语言反思>强化学习：伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习，但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器，将LLM执行轨迹转化为诊断信号，用语言反馈替代标量奖励，仅用传统方法1/35计算量，性能最高提升19%。