「融合策略」共找到 1374 篇相关文章
大模型能力，小模型成本！Google等 | 提出递归混合框架：MoR， 大幅提升LLM计算效率
Google提出递归混合框架（MoR），融合参数共享与自适应计算。它有轻量级路由和KV缓存策略，在不同路由机制各有优劣。实验显示，MoR在性能、计算和内存效率上表现出色，有望实现“大模型能力，小模型成本”。
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
只要强化学习1/10成本！翁荔的Thinking Machines盯上了Qwen的黑科技
新智元报道，翁荔的Thinking Machines研究同策略蒸馏策略，能以1/10强化学习成本，结合同策略训练优势与密集奖励信号。该策略受DAGGER启发，扩展Qwen3团队工作，可在Tinker复现，还能用于个性化和持续学习。
中国移动副总经理陈怀达：AI时代，真正的竞争力不在于单一技术的领先
10月19日，中国移动副总经理陈怀达在2025世界VR产业大会演讲指出，VR与AI深度融合，‘AI+’时代有‘三个加速融合’趋势。他还提出关注方向，分享了中国移动‘VR+AI’融合发展体系实践。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点，分析其与原生工具调用的权衡，还通过案例展示应用，最后说明适用场景。
一家营收千亿美元的公司，如何回应 AI 落地的策略问题
2025年9月19日，Qwen3和DeepSeek v3.1上线Amazon Bedrock。该产品秉持“Choice Matters”理念，为不同业务选适配基础模型，上架超二百余款模型。亚马逊云科技副总裁总结选模型要点，其策略影响AI落地进程。
Agent 走向具身世界：从语言智能到机器人「大脑指挥官」
华为诺亚方舟实验室发布 RoboHarness 系统，解决不同策略协作问题。它将独立控制系统封装成可调度技能，由 Coding Agent 决策，还设计辅助技能和 Memory Bridge 模块，促进策略协同，推动具身智能发展。