「参数压缩 - 覆盖假说」共找到 1208 篇相关文章
刚刚，阿里旗舰模型Qwen3-Max-Thinking发布，编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布旗舰模型Qwen3-Max-Thinking，总参数超1万亿，在多项权威基准测试中表现优异，可与顶级闭源模型竞争。千问团队为其引入两项核心创新，提升推理性能，该模型已可免费体验。
包含一个 75+ AI 工程项目！所有内容100%开源
此 GitHub 仓库含 93+ 生产级 AI 项目，覆盖大语言模型、RAG、Agent 等主题。有不同难度项目及教程，适合各水平人士，还给出新手入门学习路径，采用 MIT 许可。
Mistral 3开源，一举超越DeepSeek与K2？
近期，Mistral AI开源Mistral 3，含三款小型稠密模型及Mistral Large 3。Benchmark对比中，它领先国内DeepSeek - 3.1、Kimi - K2。Mistral Large 3是强开源权重模型，Ministral 3适合边缘端，成本性能比低。
营收破亿，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，揭秘机器人「数据荒」背后的生意经
近日，光轮智能完成数亿元 A 及 A+轮融资，已与全球头部企业合作，年营收破亿。其创始人谢晨博士指出机器人基础模型开发存在数据短缺问题，光轮通过仿真环境生成数据，是 NVIDIA 生态核心伙伴。
解决Agent幻觉：HaluMem精准定位记忆系统的“说谎”环节！
近年来，LLM和Agent在记忆管理上存在挑战，现有评估方法无法定位幻觉来源。论文提出HaluMem评估基准，通过三大任务和两个数据集揭示记忆系统幻觉行为，为开发可靠记忆机制提供指导。
如何构建企业级数据智能体：Data Agent 开发实践
本文介绍DMS的数据分析智能体Data Agent，它从实验室走向企业生产一线，革新数据分析范式。文中剖析构建要点，对比与传统BI、高级分析差异，阐述技术内核优化及企业级能力，为开发实践提供参考。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
扎克伯格的豪赌初见成效？Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架，解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码，让首个token生成时间加速达30.8倍，扩展上下文，且精度不降反升，不过价值待实际检验。
拜拜Claude！阿里最强万亿模型编程秒了Opus4，实测在此
阿里推出总参数达1万亿的Qwen3 - Max - Preview （Instruct），比前一代Qwen3（235B）强四倍，发布即上线。官方测评显示它打败Claude Opus 4等对手，实测其编程能力出色，后续正式版值得期待。
OpenAI官方GPT-5 提示词泄露：这套“反向Prompt”技巧，让模型听话得像条狗。
GPT5提示词被破解，结合官方《GPT - 5 Prompting Guide》有不少技巧。如Metaprompting让GPT - 5优化Prompt，指导AI编码可明确知识、培养自信等，还有控制AI主动性的方法。