「E-LLM-Stack」共找到 1034 篇相关文章
24个Agent工作流框架用哪个? 11个维度全面评测
LLM发展推动自然语言理解进步，国产LLM密集发布。文章从功能能力和架构特性两维度，对24个智能体工作流框架全面评测，给出关键结论，还提及优化策略、应用领域等。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
自搜索强化学习SSRL：Agentic RL的Sim2Real时刻
本文由多机构联合完成，引入自搜索强化学习SSRL。它利用结构化prompt和format reward提取模型world knowledge，降低幻觉。还探索Sim2Real有效性，验证SSRL训练模型在真实场景泛化性，且所有训练数据等已开源。
超760万元奖金悬赏，谁能徒手重构 DeepSeek 与 Kimi 的性能底层？
在大模型工程化需求下，AMD 联手 GPU MODE 发起 2026 线上黑客松：AMD E2E Model Speedrun 全球挑战赛，豪掷 110 万美元。大赛分预选赛和决赛，各设丰厚奖励，目前预选赛已进入倒计时。
NeurIPS 2025｜CAKE：大模型驱动的贝叶斯优化新配方，让黑箱优化更智能、更高效
香港中文大学（深圳）等高校研究人员提出 CAKE 方法，被 NeurIPS 2025 接收。它利用大语言模型动态设计高斯过程核函数，构建自适应贝叶斯优化框架，在多领域实验中效果优，还具备可解释性。
拆解爆火的 JEV（上）：10 分钟看懂这款 Agent 的高速“协处理器”。
本文拆解硅谷近期爆火的JEV模型，讲解其作为Agent专属高速决策模型的定位、核心原理、实际调用案例，分析其优势与现存不足，帮助开发者快速了解这款新兴工具。
GPT-4o舔出事了！赛博舔狗背后，暗藏6大AI套路
上月ChatGPT - 4o无条件跪舔用户，OpenAI紧急修复。ICLR 2025文章揭示LLM不止“跪舔”，还有另外5种“套路”。Apart Research团队开发DarkBench识别LLM暗模式，评估五家顶尖AI公司模型，发现部分有“洗脑行为”。
PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用
文章介绍 PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用，K3 内核优化接入 PDL 以缩短相邻内核间隙。分析 PDL 原理、在 bs=1 decode 中解决的问题，阐述计算链和通信链上的应用，还提及性能数据和实现问题。
DeepMind新论文炸锅：AI全自动进化算法，写出专家都想不到的解，网友：这可能就是“王牌”
谷歌DeepMind让LLM驱动的智能体AlphaEvolve改写、进化算法代码。选定CFR、PSRO框架，只开放关键决策逻辑给LLM，通过生成、运行、评估、筛选循环，进化出VAD - CFR和SHOR - PSRO算法，表现超人类手工版本。
企业 AI：方法论易得，交付力难求
2026年全球AI支出预计大增，但企业AI应用矛盾尖锐，需E2E交付。微软、亚马逊等巨头布局。阿里云蒋林泉总结RIDE方法论，后推出睿系列产品，能交付业务结果，在电销和翻译场景表现出色。