「多智能体开发」共找到 7445 篇相关文章
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
Synk收购Invariantlabs-AI安全技术的强强联手
2025年6月24日,安全AI软件开发领导者Snyk宣布收购AI安全研究公司Invariant Labs。Snyk CEO称收购增强了抵御新兴威胁能力。Invariant Labs在MCP领域领先,成果丰富,Snyk也有多样产品,合并有望带来1+1>2效果。
苹果或搁置自研模型,转向依赖OpenAI或Anthropic
苹果正考虑用第三方AI模型驱动Siri,这是其在AI竞赛中的重大转向。目前苹果多为自研技术,评估外部模型项目已启动,虽未做最终决定,但或借此摆脱AI落后声誉。网友对此看法不一。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
如何让 AI 成为你的编程搭档?一次真实重构告诉你答案
文章介绍编程工具Cursor,它是基于VS Code、深度集成AI的智能代码编辑器,有多种模式,能力强但有局限。作者分享用其完成重构需求的过程、经验,还提及使用中踩坑及应对方案,最后总结提效成果。
8B模型可以超过GPT-4o!并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈,作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新,能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%,特定任务超 GPT - 4o。
MiniMax-M1:全球首个开源超长上下文大模型,超越DeepSeek-R1,推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型,刷新三项记录。它采用混合专家架构,闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练,成本低。在工业级任务测试表现佳,已开源且方便开发者接入。
英伟达港大联手革新视觉注意力机制!GSPN高分辨率生成加速超84倍
香港大学与英伟达联合推出广义空间传播网络(GSPN)。它采用二维线性传播与“稳定性 - 上下文条件”,将计算量降低,保留图像空间连贯性。在多视觉任务刷新性能纪录,如高分辨率生成加速超84倍。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
LeCun新作反杀AGI派!AI连「鸟」都搞不懂,拿什么超越人类?
图灵奖得主Yann LeCun联手斯坦福团队最新论文揭示,LLM仅在粗糙分类任务表现优秀,精细任务却失灵。研究测试30多个大模型,得出三大发现,指出LLM与人类在概念形成和信息处理上存在本质差异。