「E-LLM-Stack」共找到 1034 篇相关文章
输出token永久免费！Jev爆火后，开源版也跟着火了
本文报道OpenAI前研究员Diogo Almeida推出新型决策模型Jev，砍掉传统LLM文本生成功能仅专注判断，速度提升数十到上百倍，输出token永久免费，爆火后同思路开源模型Nimble随即上线。
英伟达力荐，小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎
智能体时代算力需求庞大，LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed，有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性，受英伟达力荐且已开源，为智能体负载提供近「光速级」推理能力。
Karpathy 用 AI 给全美 342 个职业打了分: 程序员，律师最危险...
Andrej Karpathy上线项目karpathy/jobs，爬取美劳工统计局342个职业，用LLM打0-10分展示AI暴露程度。如程序员、律师暴露高，屋顶工等低。介绍了数据处理流程、可视化逻辑及额外用法。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
只因一个“:”，大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process：”等语句能欺骗LLM，让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM，可让假阳性率接近0%。
被骂“在乱讲”的专家，这次可能说对了：传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬
作者认为AI浪潮影响软件生态，Agentic AI时代下，传统数据仓库和复杂ETL链路将被重新设计甚至消失，其偏重结构与查询模式会被Agentic Data Stack架构强调语义与响应模式取代。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
思维链推理是一种脆弱的‘海市蜃楼’，一旦超出训练分布，它便会消失。| 直播预约
思维链提示能提升LLM在多任务上的表现，让人感觉模型在深思熟虑。但研究从数据分布角度剖析，发现思维链推理是脆弱的‘海市蜃楼’，超出训练分布就会消失，强调实现通用推理能力挑战大。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
在中国 AI 生态圈摸底了两周，我学到了什么【译】
作者 José Maria Macedo 在中国考察 AI 生态后，看法变得复杂。他看好中国硬件，但对软件更悲观；指出中国创始人特质与西方不同，本土 VC 加剧此现象；还提到市场泡沫、全球市场布局等情况。