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世界模型最新综述!中科院联合MBZ、NTU、Oxford系统梳理前沿进展
中科院联合多机构及顶尖学者合作,系统梳理世界模型建模范式、方法等,归纳为四大分支,还梳理其在多领域应用、基准数据集等,讨论走向通用智能面临的障碍。
10w人看过的龙虾量化系统,评论区骂最多的问题,我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+,评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris,它是统一数据接口平台,使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法,还测试其在其他领域的能力,认为它是AI时代的数据基础设施。
Claude 新增交互式图表和示意图,免费能用
Claude 新增交互式图表和示意图功能,付费与免费用户均可在聊天中直接生成。通过虚构建筑系学生 Andrea 的使用场景展示,如职业探索卡片、结构力学荷载图等,将工具嵌入成长故事线。
作业帮StarRocks替换Presto落地实践
本文分享作业帮 2025 年 StarRocks 替换 Presto 的实践,涵盖历史背景、技术方案、双跑方案、结果分析,还提及核心问题及解决办法,项目上线后在资源、架构、性能上均有收益,也有未来规划。
「上下文学习」之后,腾讯混元第二篇公开研究:精准定位RLVR训练崩溃的“罪魁祸首”Token
腾讯混元团队新研究提出异常梯度定位器 GradLoc,可将全局梯度突刺定位到具体异常 token,降低 RLVR 训练观测与分析门槛,助力解决训练不稳定问题,让模型调优更科学。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的?Miaow Lab|新工作:无需继续训练,直接“预测”未来模型!
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》,揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化,提出“权重外推”法,可实现6.1倍训练加速,还介绍三种策略及实验结果。
不止于量化:最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进,KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述,用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法,还归纳关键观察、提出开放挑战,并整理了资源库。
Vibe Coding 方法论:不会编程的人如何用 AI 写出能跑的代码
文章介绍 Vibe Coding 方法论,即便不会编程,也能用 AI 写出能跑的代码。核心是把需求说清楚,还可小步迭代开发,Claude 这类会主动询问的工具更适用,同时要明确其适用场景。
Patreon 年度回顾中的架构经验
2025年Patreon工程团队在为超千万付费会员推新功能时重建底层设施。其年度回顾详述12个项目,提炼韧性迁移、数据模型重构、分布式系统一致性权衡三大架构主题,还分享多项目实操经验。
RL是「点金石」还是「挖掘机」?CMU 用可控实验给出答案
卡耐基梅隆大学研究者构建基于GSM - Infinite的可控合成数据框架,分析预训练、中期训练和RL对模型推理泛化能力的影响,调和了RL有效性的不同观点,为改进训练策略提供基础。