「并行代理」共找到 449 篇相关文章
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
突破视觉仿真算力瓶颈!新一代具身智能仿真框架开源:高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型,但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架,融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染,成果被RSS 2026录用,将开源。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等:基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大,现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架,实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%,预测速度提升2 - 3个数量级。
AI自动写学术综述:10分钟生成6万字,成本不到四块钱
上海人工智能实验室等单位提出SurveyForge框架,能自动化生成高质量学术综述论文。它有双数据库协同驱动的大纲生成机制、学者导航代理SANA和并行生成与协调机制。还有SurveyBench评估框架,实验显示其效果好,应用前景广。
5张 H800 带来 20 FPS 高保真实时虚拟人生成
传统扩散模型做视频生成速度慢、画面不稳定,难用于实时虚拟人场景。阿里Live Avatar框架将算法和系统一起设计,用TPP并行推理策略和RSFM机制等,5张H800 GPU能实现20 FPS高保真实时虚拟人生成。
LLM-based Agent的代码生成综述
这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。
英伟达说,小语言模型(SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型(SLM)是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿,可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色,文中还分析了SLM优势及代理架构。
python打造Google(A2A)+MCP,Langchain生态互补
文章介绍Google的Agent2Agent(A2A)协议,它能实现AI代理通信协作,打破平台孤岛。还提及MCP协议,二者互补。重点介绍python - A2A库,它实现A2A规范,与多框架、模型集成,给出实战示例。
微软公开预览可充当 MCP 服务器的 Logic Apps
微软宣布 Azure Logic Apps(标准版)公开预览新功能,可充当 MCP 服务器,为开发者构建和管理代理提供灵活方式。MCP 是开放标准,让 LLM、AI 代理等与外部系统交互,此功能好处多。