「数据工作流编排」共找到 2915 篇相关文章
semianalysis 长文 | 关于Meta 砸钱、抢人、领导力、建帐篷、计算、数据和超级智能
Meta在基础模型性能落后，扎克伯格亲自挂帅开启AI军备竞赛。他砸钱收购、挖人、堆算力，建GPU集群，还面临Llama 4失败问题，试图通过一系列举措追赶超级智能。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
ICML 2025 | 多智能体的ChatGPT时刻？上交MAS-GPT实现工作流一键生成
上海交通大学等机构推出 MAS - GPT，提出生成式 MAS 设计范式，可一键生成可执行的 MAS。它解决了现有 MAS 方法无适应性、成本高、泛化性低等问题，实验显示其表现出色，未来潜力大。
华为昇腾推理对决：开源vLLM vs 官方MindIE，数据说话「Qwen与DeepSeek推理实测」
文章围绕华为昇腾推理，对比开源vLLM与官方MindIE。借助GPUStack平台测试Qwen与DeepSeek模型，分析不同场景性能。指出vLLM和MindIE各有优势，还强调构建国产AI推理生态需多要素，鼓励开源协作。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
“豆包工作”已经是我的主力 Agent：查数据、做内容、协作，一条链全接住
这几天豆包工作推出独立应用，作者用两天后将其作为主力 Agent。它把模型能力和工具生态组合成工作系统，能拿齐信息、加工材料，产物可交下一步，还能跨端接力。
一位资深 Builder的自述：我如何借多 Agent 开发工作流，一周做出 MVP、一个月上线
资深Builder手工川分享开发经验，他99%代码由AI完成，认为需求、产品判断等比技术重要，爱生活易发现大众需求，还介绍了开发流程、多Agent协作难题及YODA开发工具等。
让沉默三千年的甲骨开口：首个模仿人类专家工作流的辅助释读系统
近日，华中科技大学等联合团队推出首个模拟专家释读流程的人工智能系统AlphaOracle，辅助甲骨文破译。它整合多类资料，形成证据链，经专家评估，有较高评价且能节省分析时间。
大模型"温故而知新"实现了！无需历史数据，Octopus 效果超越全数据训练｜CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus，首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示，它在UCIT基准上表现超SOTA方法，还实现正向后向迁移，适合端侧部署。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0：给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明，沉淀推理框架开发流程约束，适用于 Codex 和 Claude Code，包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。