「自适应并行扩展」共找到 763 篇相关文章
n8n是开源工作流程自动化工具,提供直观界面创建自定义流程,支持超400应用集成。过去一年增长迅速,活跃用户超20万,ARR增长5倍,GitHub获77.5k star。介绍其创立背景、优势特点,用户评价褒贬不一,还提及与其他工具对比及“公平代码”理念。
连续自回归的dots.tts:小红书开源语音合成模型「基座」
语音合成赛道发展如早期大语言模型,路线未收敛。小红书与上海交通大学合作开源的 dots.tts,是 20 亿参数、全连续、端到端自回归 TTS 基础模型,有准确度高、可扩展等特点,还开源了代码。
论文精选 | 以AI赋能力学:计算力学的智能化之路与未来图景
中国力学学会旗舰期刊AMS推出“力学前沿”专栏,首期解读“计算力学的智能化之路与未来图景”。文章介绍智能计算力学三大范式、面临挑战,还阐述重塑智能框架前沿方向,指出AI与计算力学融合是系统性重构。
Nature重磅:智能的尽头是算力!谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
芯片速度触顶,摩尔定律失效,但AI却在疯狂跃迁。Nature文章指出,智能的增长不靠芯片加速,而是结构重组与协作。其核心是预测和并行协作,AI正以类似生命演化的方式发展,与人类相互依存。
顶会SOSP'25最佳论文,被一个国产自研操作系统拿下
国产自研开源操作系统星绽的学术论文获顶会SOSP'25最佳论文。它专注高可扩展内存管理研究,兼顾性能与安全。星绽由多单位联合研发,用Rust语言,解决传统系统难题,已有多篇论文被国际顶级学术会议录用。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。
卷疯了!这个清华系Agent框架开源后迅速斩获1.9k stars,还要“消灭”Prompt?
随着大模型能力突破,Agent 从概念走向应用。清华系 Agent 框架 Cooragent 开源获 1.9k stars。其创始人王政认为 Agent 框架要适应多样需求,解决泛化与精确性平衡等痛点,还分享了对 MCP、框架融合等看法。
又一个开源 AI Agent 杀到!II-Agent,号称“全球最强”,击败 Genspark 和 Manus,跑分直逼人类
AI Agent 赛道迎来新成员 II-Agent,由 Intelligent Internet 团队打造且将开源,获前 Stability AI CEO 站台。它性能强、可扩展,GAIA 跑分亮眼,团队认为未来是 Agent 群的天下,还计划为多领域构建开源 Agent。