搜索：深度学习研究

「深度学习研究」共找到 3476 篇相关文章

搜索Agent最新高效推理框架：吞吐量翻3倍、延迟降至1/5，还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究

大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈，提出SearchAgent-X框架，实现吞吐量提升、延迟降低，且不牺牲答案质量，还揭示AI智能体平衡和等待问题。

InfoQ研究中心联合中欧AI与管理创新研究中心发布《中国大模型落地应用研究报告2025》，从驱动因素、C端产品现状到B端落地现状，勾勒大模型应用转折期的图景，分析应用难的原因及各端现状。

Andrej Karpathy的个人项目nanochat更新，现训练GPT - 2级别的LLM成本低于100美元，在单个8XH100节点上仅3小时花约73美元，较7年前成本降600倍，还列出关键优化技术，设排行榜。

阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题，推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点，模型用SFT + RL范式及创新奖励机制，实验成绩SOTA。

西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。

在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。

多所世界名校联合发布调查研究论文，回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类，研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒，带来速度和泛化能力的提升，解锁新应用，但也面临挑战。

人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。

Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客中，用 4 小时深度解读 AI 现状，涵盖中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线等热门话题，还分享了入行建议、工作文化等多方面观点。

特斯拉前AI总监安德烈·卡帕西发布开源项目nanochat，是极简全流程训练/推理工具链，可搭建简易版ChatGPT复现模型。花100美元最快4小时能训练出可对话模型，代码基本手写，网友热度高。