「算法瓶颈」共找到 1115 篇相关文章
融合风控知识的大模型体系建设与应用实践
腾讯算法专家欧阳天雄在AICon大会分享《大模型驱动下的智能风控落地实践》,介绍腾讯天御融合海量风控知识构建金融风控大模型,解决传统风控模型难题,还展示构建技术、工程实践及落地案例,为金融风控提供新思路。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview:一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度,剖析技术思路、算法及收益,如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x,还提及后续显存优化等工作。
阿里云客服Agent业务提效实践:灵活可控的落地方法论
阿里云算法专家姜剑介绍了“阿里云服务领域 Agent 平台”及业务提效方法论。阐述 Agent 技术本质、模式,分析其给客服领域带来的价值,指出阿里云客服痛点,提出解决设计问题的方法,展示平台设计与落地成果。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发,实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长,大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发,采用多阶段渐进式剪枝策略,实现无损加速,在图像和视频理解场景表现卓越。
智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发:问鼎评测基准最强具身大脑,刷新跨本体多机协作技术范式
近日,智源研究院发布具身大脑 RoboBrain 2.0 32B 版与跨本体大小脑协同框架 RoboOS 2.0 单机版。前者突破能力瓶颈,在多项基准测试表现优异;后者性能提升,实现轻量化部署。二者双擎联动推动机器人迈向群体智能,且已全面开源。
DeepSeek 模型技术之旅:从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进,对比了基座与推理模型,介绍了架构、训练方法变化,如 V3.2 结合 MLA 与 DSA,更新奖励和 GRPO 算法,还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战,如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用,对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
AI 狂潮中,电子业破局:国产先进封装加速突围
AI应用渗透使算力需求结构重塑,传统芯片技术升级遇阻,先进封装技术成关键。文中介绍DeepSeek架构突破、DeepSeek - R1算法革新,分析其对算力需求的影响,指出高性能算力芯需求仍高,先进封装能释放芯片性能,国产有望突破。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。