跨层级协同优化」共找到 1594 篇相关文章

推荐文章7

智算浪潮下的专有云操作系统安全:范式跃迁与信任链重塑

云计算发展使专有云成企业平衡便利与安全之选,但 AI 冲击其安全范式。阿里云三位专家探讨 AI 时代专有云安全,涉及物理隔离价值、新技术重塑安全逻辑、国产 OS 与芯片协同挑战等,还介绍阿里云方案及未来趋势。

InfoQ
算法论文7

英伟达新研究:小模型才是智能体的未来

英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。

量子位
算法论文7

基于大模型的领域场景开发:从单智能体到多智能体的React框架设计与实现

作者团队经历从提示词工程到流程编排模式各阶段,现设计架构升级,选用层级指挥模式的React框架,实现单智能体对工具调用的反思规划,后续还将迭代实现多智能体协作,同时提及技术选型、系统架构等内容。

阿里云开发者
8

RAG技巧与底层代码剖析

文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码,从用 Python 基础库构建 RAG 系统,到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等,还涉及查询改写、重排序等技术,最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。

阿里云开发者
新闻资讯7

人民想念DeepSeek

文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵,存储价格上涨使Token降价缺杠杆,虽模型能力提升、MFU优化可降本,但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战,介绍本地部署及芯片创新方案。

芯师爷
算法论文8

超越对数似然:模型能力连续体下的监督微调新范式

论文挑战监督微调(SFT)用负对数似然(NLL)作训练目标的默认设定,提出基于概率的目标家族,引入“模型能力连续体”概念,分析不同目标在不同模型能力下的表现,为模型后训练提供新优化方向。

深度学习自然语言处理
产品应用8

员工每天花1000美元也要用ClaudeCode!创始人:太贵了,大公司专属,但它比 Cursor 猛!

Claude Code处理大型代码库能力强,但价格贵,有用户称能力超Cursor。其创始人分享设计理念、使用方法等,还提到它基于Claude 4系列模型有新变化,可在GitHub等场景用,未来会拓展工具协同和小任务处理。

AI前线
开源动态8

KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作,趋境&清华让「异构」成为推理新范式

KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发,是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025,还与SGLang合作。它有算子优化等创新,能让CPU与GPU协同,推动推理架构融合,已成广泛复用的底层框架。

量子位
推荐文章8

构建会“说话”和“行动”的 AI:生成式数字人技术与 EchoMimic 实践

在 QCon 全球软件开发大会上,支付宝李宇明围绕 EchoMimic 介绍生成式数字人进展、技术、应用及研究思路。对比传统数字人,生成式数字人成本低、易控制,但也有技术新、推理成本高的问题。EchoMimic 两版本已开源,经优化推理速度可提升。

InfoQ
新闻资讯7

我在618主场,和3位顶尖技术博士聊了聊

本文讲述了作者在618与京东三位技术博士的交流。长林主导同品判别系统优化,采用模型蒸馏和数据筛选提升效率;星衍负责物流机械臂项目,强调打透场景;初雪专注语音识别,提升识别准确率和探索创新方向。京东还推出TGT计划吸引人才。

量子位