「高效性」共找到 1022 篇相关文章
Cloudflare 选择 PostgreSQL 扩展而不是专用的 OLAP 来进行 100K 行 / 秒的分析
Cloudflare工程团队解释选TimescaleDB而非ClickHouse为内部平台增分析报告功能的原因，强调存储分析与配置数据简单性和专用OLAP系统性能的“惊人平衡”，介绍了项目发展及TimescaleDB优势。
Manus 数月憋大招， 100 个 Agent 并发只为选双鞋？肖弘放话：第一阶段就得先做超贵的 AI！
中国人工智能初创公司 Manus 推出新功能“Wide Research”，可让用户借助多个 AI Agent 同时处理大规模任务。该功能不走“深度研究”路径，架构经优化，计算能力扩展 100 倍，但效果待察。Manus 撤出中国市场，欲借此求差异。
ICML 2025 Oral！北大和腾讯优图破解AI生成图像检测泛化难题：正交子空间分解
OpenAI推出GPT - 4o图像生成功能，AI生图安全挑战凸显，区分生成与真实图像成难题。北大与腾讯优图研究人员用正交子空间分解解决AI生图检测泛化难题，论文被ICML 2025接收。
一篇综述：知识图谱的3种类型，6大推理任务
知识图谱（KGs）在认知智能系统中作用关键，知识图谱推理（KGR）能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务，介绍推理方法、应用，还指出KGR面临的挑战与机遇。
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
中国科学院计算技术研究所团队提出文本-视觉-语音多模态大模型Stream-Omni，能支持多种模态组合交互。它对各模态关系针对性建模，实现高效灵活的模态对齐，仅用少量语音数据就有多种交互能力。
原来Scaling Law还能被优化？Meta这招省token又提效
2017年《Attention Is All You Need》提出的Transformer是主流语言模型基础范式。Meta新论文提出旋转不变型三线性注意力机制，证明其表现能改变Scaling Law系数，还证实2 - simplicial Transformer在有限token预算下更优。
中山大学&华为联合提出 Issue Resolution 数据集构建神器SWE-Factory：每条只要$0.024
中山大学和华为联合提出低成本开源方案 SWE-Factory，可自动收集代码打造高质量代码评估数据集。它能解决传统构建流程繁琐、依赖人工的问题，实现全流程自动化，还构建了 SweSetupBench 数据集，表现出色。
航空发动机用上大模型：解决复杂时序问题，性能超越ChatGPT-4o实现SOTA｜上交创智复旦
上海交通大学李元祥教授等团队提出ITFormer架构，构建EngineMT-QA数据集。ITFormer能融合时序数据与大语言模型，适配多种编码器和模型，在EngineMT-QA预训练后达SOTA水平，实现高效数据分析。
ACL 2025｜为什么你设计的 Prompt 会成功？新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流，构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因，提供设计高效提示词思路，实验验证理论框架。
每秒生成超30帧视频，支持实时交互！自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架，通过帧内并行采样、帧间自回归等方式，让视频生成在保持高质量的同时，效率大幅提升，还采用多项技术进一步优化。