「任务交付引擎」共找到 2420 篇相关文章
大部分token根本不该重复计算，不止于KVCache
斯坦福研究显示，AI Agent每次调用62%内容重复，现有前缀缓存虽有优化但天花板低，阿里云数据表明多数缓存块利用率低。LMCache将缓存管理独立，解决性能问题，其CacheBlend技术复用缓存，适配多引擎和存储后端。
继GPU、存储暴涨之后，AI最终攻陷CPU市场
AI引发全球性芯片短缺，GPU、内存、存储类芯片市场已超预期，如今CPU市场也受影响。Intel和AMD 3月上调CPU价格，平均涨幅10% - 15%，还面临资源短缺，交付周期延长。这或使CPU市场格局出现变化。
清华新框架让大模型学会「精读略读」！实现12倍端到端加速，基准评分翻倍
清华等团队提出全新框架RAM，受人类阅读认知启发，将“精读+略读”混合策略引入上下文压缩，突破现有方法效率瓶颈，在多任务上表现出色，实现12倍端到端加速，为长上下文LLM部署提供新范式。
从显式CoT到隐式CoT：复旦让AI告别啰嗦，实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术，解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督，提升性能、效率和可解释性，在多模型和任务测试中表现出色，让大模型高效沉默推理。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
首次，AI下棋不再是「黑盒」！
上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，能用自然语言解释落子逻辑，具备职业3 - 5段棋力。依托创新训练平台InternBootcamp，它在多任务表现出色，且相关技术有系列创新突破。
最新 Anthropic 人类经济指数报告：AI 如何重塑经济？
Anthropic 持续监测 AI 实际使用情况，在第四份报告提出「经济基本要素」概念，分析2025年11月对话样本，探讨AI提效、任务时长、不同国家应用差异等，还评估职业受影响情况及对经济的总体影响。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
实测完豆包Seedream 4.5，替我设计师朋友哭了
火山引擎推出图像创作模型Doubao - Seedream - 4.5，有强化原图保持、多图组合生成、优化海报排版与Logo设计等主打点。经实测效果不错，已全量开放API并公测，官方还给出生图tips。