「迭代循环优化」共找到 1714 篇相关文章
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
获NVIDIA致谢:悟空Agent的实践、复盘与迭代
本文以悟空Agent获NVIDIA致谢为切入点,介绍多智能体架构闭环及实战挑战,如上下文断流、调度失衡。还阐述架构设计、迭代优化、数据飞轮体系,指出AI infra存在安全隐患,强调安全融入业务的重要性。
ChatGPT负责人深度复盘,爆4o复活内幕!过快下线是失误,将迭代模型人格
8月14日,ChatGPT负责人Nick Turley深度复盘GPT-5发布「风波」,总结失误如过快下线GPT-4o、低估用户情感依恋等,还分享OpenAI产品设计哲学,强调持续迭代模型人格。
如何让AI推荐企业官网?官网GEO优化怎么做?【必看】
白杨SEO从网站代码优化、站内内容、站外推广三方面,介绍让AI推荐企业官网及做好官网GEO优化的方法。如代码优化要主动提交网站、部署SSL证书等,还给出企业官网老板执行清单。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
Transformer死角,只需500步后训练,循环模型突破256k长度泛化极限
线性循环模型能处理极长序列,是相比Transformer的关键优势,但过去循环模型性能不足且难以泛化。CMU等研究者证明,通过简单训练干预,循环模型500步后训练可突破256k长度泛化极限。
破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
OpenClaw构建自我迭代AI助手笔记
作者花3天体验OpenClaw,构建银行客户经理助手场景,验证通用智能体框架可用性。介绍Agent构建、迭代、交流及评估能力构建过程,对比OpenClaw与Claude Code、OpenViking,指出记忆系统问题,肯定专属智能体提升生产力的可行性。
优化搜索系统:平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲,探讨搜索系统优化。以优步外卖为例,分析其在数据索引、检索和排名方面挑战,介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响,还提及架构、分片技术等内容。
我用了13年,与SEO前辈们出现在一起。白杨SEO从网站优化到AI搜索优化经历分享,百度SEO不放弃!
白杨SEO分享从网站优化到AI搜索优化经历,讲述入行缘由、职场项目,介绍自由职业业务,分析百度SEO阶段与变化,建议别放弃,还给出对SEO未来看法,如回归国外、做新媒体SEO等。