「高效性」共找到 1022 篇相关文章
DeepAgent:能够自主找工具的深度思考智能体,工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent,能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色,为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
实时交互式长视频生成
文章提出用于实时交互式长视频生成的帧级自回归框架 LongLive,解决了长视频生成在效率和质量方面的挑战,具备长视频生成、实时推理、高效微调等亮点,还给出安装、推理、训练等步骤。
扎克伯格的豪赌初见成效?Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架,解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码,让首个token生成时间加速达30.8倍,扩展上下文,且精度不降反升,不过价值待实际检验。
产品经理必读:AI智能体架构指南——为什么能力强不等于用户爱用?
文章为产品经理打造AI智能体架构指南,以客服智能体为例,阐述四个架构层面决策,分析主流架构方法优劣,还指出构建智能体要注重信任策略,第二部分将探讨自主性决策和治理问题。
吴恩达批Vibe Coding:应届生正面临失业,真正稀缺的是极具经验的AI 工程师
吴恩达发文指出大学教学与企业需求错位,导致CS毕业生难就业,而AI工程师供不应求。他面试看重三能力,有这些技能的人生产力高,企业急需。他认为优秀开发者是紧跟AI变化的经验者,基础知识仍重要。
ZeroGPU Spaces 加速实践:PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践,介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效,但有局限。提前编译可优化模型,提升演示速度,还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
4 个月狂飙 22k Star,这本书凭什么?
Github上超火的开源项目《LLMs-from-scratch》中文版4月上市,4个月涨超22k Star。作者实操搭建类GPT - 2模型,涵盖大模型构建全流程。用PyTorch开发,代码少且有注释,对初学者友好,豆瓣评分9.3。
中国科大Science-Star(科星) : 一体化、可扩展的科学智能体搭建平台
中科大认知智能全国重点实验室开发了 Science - Star 科研智能体平台。它基于 ReAct 引擎,有一体化可视化支持、插拔式模块化架构和跨学科工具集成等特色,为科研智能体研发与实验提供高效基础设施。