「稀疏专家机制」共找到 1433 篇相关文章
机器人需要一个「思考系统」:τ0-VLA让具身智能迈向长程任务时代
2026 WAIC落幕,具身智能成焦点。当前VLA模型在长程任务中有局限,上海创智学院和智元机器人联合发布τ(0)-VLA,提出分层架构和新推理机制,用大量真机数据训练,在长程任务表现出色。
对话ACE Studio:做AI音乐、月收入200万美元,我们选了一条和Suno截然不同的路
ACE Studio 切入 AI 音乐市场,与 Suno 路径不同,从专业用户入手,月收入达 200 万美元。其模型轻且快,还自建专家模型矩阵。商业模式采用开源免费吸引用户,闭源变现。认为 AI 音乐个性化是关键,未来将改变音乐产业。
万字实录:VLA 范式,具身智能的曙光与迷雾丨GAIR Live
2025年5月9日,雷峰网等举办“具身智能之VLA的实践与突破”线上圆桌沙龙。多位专家探讨VLA定义、起源、技术路线等,指出其面临推理、数据等瓶颈,还讨论了与强化学习结合、数据选择、提升泛化性、长程任务及落地场景等问题。
DeepDiver-V2来了,华为最新开源原生多智能体系统,“团战”深度研究效果惊人
华为发布DeepDiver-V2原生多智能体系统,采用“团队作战”模式,在复杂知识问答和长文报告生成上表现出色。它以Planner为中心协调多个Executor,有智能任务分解等优势,训练也有新机制,昇腾NPU集群加速。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。
Qwen3技术报告首次全公开!“混合推理模型”是这样炼成的
本文首次公开Qwen3技术报告,介绍其模型架构、预训练及后训练过程、性能表现等技术细节。Qwen3整合两种模式,引入思考预算机制,降低轻量级模型计算资源,在多基准测试领先,多语言支持扩展至119种,所有模型开源。
只需1/4预算,性能反超基线:阿里高德提出Tree-GRPO,高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索,在11个数据集中更省预算、表现更好,能在1/4预算超GRPO基线,解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
基于Memory Bank的Cursor长会话记忆内存库理论研究与实践
文章围绕Memory Bank展开,介绍其为解决大模型长会话记忆瓶颈而设计的机制,包括存储、检索、更新模块。阐述其在编程和知识库建设的应用,还评测了Codelf等工具,指出Memory Bank是AI迈向智能的重要一步。