「AI智能体推理框架」共找到 12212 篇相关文章
手握30亿、被蚂蚁狂挖人,转型被骂惨的王小川,真的翻身了?
在大模型竞争中,2023 年成立的百川战略收缩聚焦医疗,起初内外存疑。2025 年,AI 医疗技术与应用进展显著,今年初大厂入局。百川如今开源 Baichuan - M3 模型,王小川认为医疗已入应用阶段、多模态非主战场,且国内 To C 更好。
vivo发布端侧多模态模型,只有3B可理解GUI界面,20项评测表现亮眼
vivo AI Lab发布端侧多模态模型BlueLM - 2.5 - 3B,融合文本与图文能力,支持长短思考模式切换。它在20余项评测中表现出色,参数量小,训练和推理成本低,有精巧结构、高效策略,还有高质量数据和高性能平台支撑。
我们离Coding领域的「AGI时刻」还有多远?字节跳动Seed发布NL2Repo-Bench仓库级长程代码生成基准
在AI编程领域,大家认为Coding领域的AGI似乎可以实现,然而真正的项目开发要求更高。近日,字节跳动Seed等联合发布首个评估编码智能体端到端仓库生成能力的基准测试NL2Repo - Bench,还介绍了其构建、评估等情况。
MCP 走向无状态,开发者追问:这不就又变回 API 了吗?
MCP 2026 - 07 - 28 规范取消协议会话,新增必需 HTTP 标头,可对智能体流量路由等。社区反应分歧大,有人认为无状态让 MCP 变回 REST API,也有人强调它是获 AI 提供商认可的标准。MCP SDK 下载量高,但服务器使用存问题。
NUS Show Lab 寿政教授:打通自回归与离散扩散,打造下一代具身大模型底座|ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享,团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构,解决多模态理解与生成融合痛点,延伸至具身智能领域,突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
刚刚,小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1,性能直追SOTA!
小红书人文智能实验室(hi lab)低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建,在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平,实测表现惊艳,还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡,受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因,如专家混合模型、大型管道模型等。
特斯拉世界模拟器亮相ICCV!VP亲自解密端到端自动驾驶技术路线
特斯拉世界模拟器在ICCV亮相,可生成自动驾驶挑战场景,对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来,还揭秘技术细节,特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。