「复合LLM应用」共找到 3018 篇相关文章
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
企业数字化转型新引擎：MCP + LLM + Agent 架构赋能！
本文介绍MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议，它是Anthropic于2024年11月底推出的开放标准，可统一大模型与外部数据源和工具通信协议，打破数据孤岛，有诸多优势，还适用于多个场景。
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
ICLR 2026｜UIUC：一行代码彻底解决LLM推理的过度思考！
2025年DeepSeek发布推理大模型，引发RLVR研究热潮，但该方法有“过度思考”问题。伊利诺伊大学香槟分校等研究者提出Self - Aligned Reward（SAR），能提升推理准确度和效率，有望推动大模型推理系统发展。
Snowflake CEO 复盘：为什么 LLM 时代企业需要一个 AI Data Cloud？
Snowflake曾是企业数据平台代表，随AI崛起，CEO Sridhar推动其转型为AI Data Cloud。Snowflake Intelligence上线，不造基础模型，专注放大数据价值，其可靠、计费合理，核心竞争力在数据。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。
LLM会梦到AI智能体吗？不，是睡着了也要加班
新智元报道，Bilt部署数百万智能体，让AI在“睡眠”中整理记忆，评估互动，决定信息存储位置。AI记忆与人脑差距大，Bilt和Letta实验展现“主动智能”雏形，提高模型表现。行业也在突围AI记忆缺陷问题。
ChatGPT大更新推出学习模式！“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新，推出学习模式，像老师般引导思考，对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造，结合学习科学成果。目前用提示词实现，未来会训练进模型，还将多方面改进，或重塑教育模式。
ACL'25首届博士论文奖 | 重新思考 LLM 中的数据使用
近日，第一届 ACL 计算语言学博士论文奖获得者是 Sewon Min，其论文《重新思考大型语言模型中的数据使用》围绕大型语言模型如何使用训练所用的庞大文本语料库展开研究。