「双环策略优化」共找到 1967 篇相关文章
Qwen-Scope：看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块，通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型，应用于推理、数据、训练、评估等场景，可前往Huggingface或魔搭体验。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
从0到1：天猫AI测试用例生成的实践与突破
本文阐述天猫技术团队在AI赋能测试领域的实践，讲述智能测试用例生成落地路径。介绍业界现状与天猫业务特性，给出实施策略，展示应用效果，还指出问题并对未来发展做了展望。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。
Karpathy：我不是要造新词，是「上下文工程」对 Agent 来说太重要了
Andrej Karpathy 认同Shopify CEO关于「上下文工程」的观点。它指为大语言模型提供恰当信息和工具，比提示词工程更重要。文章介绍其概念、与提示词工程区别，及写入、筛选等落地策略。
冲159K星 OpenClaw工具链，正在悄悄改变Agent玩法
Clawdbot更名openclaw后在github星冲到159K。它能让AI深入工作流且保数据隐私，有集成渠道多、工具齐全、有状态会话与持久记忆、路由策略适配不同模型等核心能力，并在多方面优于常见AI工具。
重磅！华为何庭波正式提出τ缩放定律，晶体管密度直指1.4纳米，麒麟2026首发验证
2026年，华为何庭波提出τ缩放定律，主张将时间常数τ作为半导体演进首要优化目标。该定律在手机端和AI数据中心验证有效，还涉及产业结构变化，但仍有工具链、工艺变异等问题待解。
agent未来落地的收敛形态
当前agent开发变重，基模优化与agent开发脱钩。后续落地的技术收敛范式是将基模训练和agent开发有机结合，有模型更小、agent更智能、基模深入业务场景带来新想象力等好处。