「大模型测试」共找到 9855 篇相关文章
三年时间市值翻了25倍,广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域,AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据,该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求,核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
内存减6倍、精度0损失,推理提速8倍!谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术,能将KV缓存6倍压缩、无精度损失,推理速度提升8倍,解决内存瓶颈问题,为大语言模型应用扫清障碍,引发业界关注,还致存储芯片巨头股价大跌。
The Batch:924|GPT-5.4:性能更高,价格也更高
OpenAI更新旗舰模型GPT-5.4,有Thinking和Pro两个版本,扩展工具使用能力,多基准测试达当前先进水平,但定价高。虽在部分任务表现超Claude,挑战Gemini地位,不过成本也更高。
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文,梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑,分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣,给出架构选型建议,强调架构应与问题复杂度匹配。
这个 AI 股票分析项目,居然快 2w star了?!
A股行情火热,盯盘分析耗时耗力。Github上的开源项目`daily_stock_analysis`基于AI大模型构建,能自动分析股票行情等,生成“AI决策仪表盘”,给出投资参考建议,目前已获18.1k+ Star。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估,得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异,还指出工具使用瓶颈等问题,且开发预测模型辅助架构选择。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
The Batch: 918 | 智能体 AI 引发投资者恐慌
投资者担忧AI系统动摇软件制造商商业根基,致标普软件与服务指数等大幅下挫。Anthropic推出多款产品加剧风波,后与部分公司合作使SaaS类股反弹,但未收复全部跌幅。AI正重塑软件市场,SaaS未死,正迈向AI原生化。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年,维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作,推出Wikimedia Enterprise计划,允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持,AI公司也需其数据训练模型。
清华联手千问重塑归一化范式,让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式,但面临权衡取舍。近日,清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm,构建参数共享的平行通路,实现稳定训练并提升性能。