「跨语言混合」共找到 1600 篇相关文章
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?
本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型。
先说个暴论:不懂代码的人,才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding,还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法,提及AI IDE采纳率问题,认为实际项目中NES可控度更高。
从检测到通用感知:构建空间智能的基础
本文整理自张磊在AICon 2025北京的分享,分析语言与视觉原生模型架构区别,介绍基于Transformer的物体检测算法及开集检测技术进展,如Grounding DINO和DINO - X,还探讨其在多领域的应用和潜力。
AI秒懂短视频,快手大模型Keye-VL理解力爆表!技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源,能深度融合多模态信息,在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
Claude 4 核心成员访谈:提升 Agent 独立工作能力,强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效,如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向,如用户与多模型交互、模型可解释性等,认为未来会有白领 AI 员工。
第一章:AI 技术前沿全景
文章聚焦AI Agent技术前沿,阐述大语言模型三次能力跃迁,从涌现能力到对齐指令遵循,再到推理与行动。还提及Scaling Law变化,推理时计算扩展更划算,介绍代表性推理方案及多模态融合,指出Agent打破传统对话AI局限。
开源框架让代码AI偷师GitHub!bug修复率飙升至69.8%,性能创纪录
MemGovern团队联合多高校团队提出MemGovern框架,将杂乱GitHub数据转化为AI可用的结构化记忆。它构建筛选净化流水线,采用先搜后看模式,实验显示能显著提升代码智能体的bug修复率,还具跨领域推广价值。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技?— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇,介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM,现仅支持单节点通信,未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能,还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
Agent可以自己进化了?!
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师,“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间,实现“设计自由”。实战中,AI设计的Agent全领域超越人类,还具备知识迁移能力,未来或有自主进化的AI生态。
JCP | 哈工大(深圳)胡钢团队:三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论(MIKT - SAC)算法结合,解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例,结果显示该方法优于SAC算法,能显著减少训练时间、降低阻力系数。