「分层推理模型」共找到 8348 篇相关文章
Agent/Skills/Teams 架构演进过程及技术选型之道
文章结合作者实践与多篇论文，梳理Agent架构从单点提示词调用到Agent Teams的演进逻辑，分析Single Agent、Multi - Agent、Agent Skills、Agent Teams的优劣，给出架构选型建议，强调架构应与问题复杂度匹配。
这个 AI 股票分析项目，居然快 2w star了？！
A股行情火热，盯盘分析耗时耗力。Github上的开源项目`daily_stock_analysis`基于AI大模型构建，能自动分析股票行情等，生成“AI决策仪表盘”，给出投资参考建议，目前已获18.1k+ Star。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率，rank1代码用cccl，带宽利用率超80%；histogram算子瓶颈在atomic冲突等，rank1也多用cccl，还给出rank2代码，最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
The Batch: 918 | 智能体 AI 引发投资者恐慌
投资者担忧AI系统动摇软件制造商商业根基，致标普软件与服务指数等大幅下挫。Anthropic推出多款产品加剧风波，后与部分公司合作使SaaS类股反弹，但未收复全部跌幅。AI正重塑软件市场，SaaS未死，正迈向AI原生化。
The Batch: 906 | AI 巨头分担维基百科的成本
维基百科成立25周年，维基媒体基金会与Amazon、Meta等多家AI公司达成合作，推出Wikimedia Enterprise计划，允许合作方高速大规模访问数据。维基百科需资金支持，AI公司也需其数据训练模型。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
AI编程节省95% token，工具调用上限狂飙20倍，开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统，直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token，通过‘三层渐进式披露’架构，常规省90%，测试阶段省95%，工具调用上限提20倍。
昆仑万维多模态视频生成开源，影音图文全统一
昆仑万维开源的SkyReels-V3，通过统一多模态上下文学习框架，实现参考图像生成视频、视频持续扩展及音频驱动虚拟数字人功能，在视觉质量与指令跟随性上逼近闭源顶尖水平，为开源社区提供强大研究基座。
告别RAG相似匹配！百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成（RAG）有“单跳”局限，多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R，采用双视角打分和双向飞轮模式，在多数据集上表现出色。