「推理框架开发」共找到 4650 篇相关文章
Agent记忆赛道大洗牌!LoCoMo-Refined重磅发布,主流记忆框架迎来核心检验
南京大学与上海人工智能实验室联合推出 LoCoMo-Refined,这是严苛的 Agent 记忆评测基准。它指出当前记忆评测基准有两大漏洞,在其标准下主流记忆框架得分普降,且相关数据集和评测脚本已开源。
Anthropic 发布 AI-Native 软件开发流程:时代变了,该换套模式了
Anthropic 8 月 21 日发布《The AI-Native SDLC Playbook》,指出传统软件开发生命周期(SDLC)流程重,已不适应 AI 时代。介绍了 AI 原生 SDLC,把旧管控目标和新执行方式结合,还分六阶段阐述具体实践。
OpenAI很看好!首个SWE-1模型发布,软件开发或将提速99%
Windsurf发布首个前沿模型SWE-1,目标将软件开发提速99%。它不只能写代码,还能协助软件工程流程。有三个系列模型,SWE-1运行成本低,SWE-1-lite对所有用户开放,SWE-1-mini适用于低延迟场景。
英伟达下一代GPU登场,Rubin CPX一次推理数百万Token,网友:这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上,英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台,性能卓越,还能复用现有平台,预计2026年底上市。
DeepSeek-R1发布100天后:全面复盘推理大模型复现研究及未来!
推理语言模型(RLMs)发展显著,DeepSeek - R1发布引发广泛影响且未完全开源。MiroMind等总结其复现研究,关注SFT和RLVR方向,介绍数据构建、方法设计、训练过程细节及实验关键发现。
MCP for 可观测2.0,6个让MCP开发更高效的小妙招
文章介绍MCP这一开放协议,它能标准化AI模型与不同数据源和工具连接。分享配置MCP开发所需客户端、API等步骤,阐述阿里云可观测2.0融合MCP的实践及效果,还给出设计MCP Server的6个经验,最后展望了MCP应用场景和可观测2.0+AI未来。
我用 AI 翻译的三个阶段:提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验,将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代,介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别,还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等,给出解决一致性问题等方法。
Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%
Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。
Claude Code + Kimi K2全栈开发教程,1小时上线「"丑咪"挑战赛」!
作者分享用Cursor + Claude code + Kimi K2开发「丑咪挑战赛」全栈项目的体验,介绍组合优势、接入教程、前端测试案例和使用技巧,认为Kimi K2在agent和coding能力上表现不错,适合作为Coding模型。
SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。