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万字长文!大模型(LLM)推理优化技术总结(非常详细)
文章聚焦大模型推理优化技术,介绍推理过程分预填充与解码阶段,还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等,如多查询注意力减少内存,FlashAttention 优化计算顺序。
11月必读!谷歌最新智能体白皮书(2025年11月),免费下载,52页pdf
Google团队发布《智能体简介(2025年11月版)》白皮书,可免费下载。它为开发者构筑智能体架构绘蓝图,剖析智能体三大支柱,提出分级体系,阐述开发者角色变革,理念与架构如航海图。
谷歌向左、李飞飞往右,阿里世界模型「快乐生蚝」杀出第三条路
阿里推出世界模型HappyOyster(快乐生蚝),基于原生多模态架构,有漫游和导演两大核心功能,可实时构建和交互。与文生视频模型不同,它能随时被干预。虽世界模型尚处早期,但应用场景广泛。
当世界模型不止「视频」该如何评估?WorldLens提出实用化评估新框架
生成式世界模型在多领域进展显著,但评估存在局限。WorldBench 团队构建 WorldLens 评测框架,从五个维度评测开源世界模型,其评测 EvalKit 已公开,可暴露模型能力边界与失效模式。
豆包也开始抢程序员饭碗了,首个编程模型来了!
字节给豆包升级编程能力,推出首款编程模型Doubao - Seed - Code。它刷新国内编程模型上下文长度,支持视觉理解,API价格良心。经测试,虽未达全球顶尖,但弥补国产编程模型短板。
评论送书 | Al智能体与传统AI应用的区别?它如何工作?如何快速构建智能体?
文章对比AI智能体与传统AI应用,指出前者更像“乐高积木”,可融入生活工作。介绍其工作是“感知—推理—执行—学习”循环,还给出快速构建通用方法,如明确目标、选框架等。
蚂蚁抛弃向量推荐!用8B小模型构建「用户“话”像」,实现跨模型通用并拿下SOTA
2026年AI开发者关注爆款大模型应用,个性化是关键。蚂蚁集团和东北大学团队推出AlignXplore+,实现文本化用户建模新范式,有全域通用、极致迁移、实战适配特性,小参数超越基线,未来将继续探索。
斯坦福英伟达推出测试时强化学习:微调开源模型胜过顶级闭源模型,仅需几百美元
斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法,基于开源模型gpt - oss - 120b,在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制,解决分布外问题,成本低且表现优,但目前适用于连续奖励场景。
模型宣称的“百万字处理能力”是真本事,还是营销噱头?LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力,但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现,测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’,还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
大模型幻觉的源头找到了!清华团队锁定大模型宁愿说谎也要讨好人类的神经元
清华大学研究团队深度解剖大语言模型微观机制,确认幻觉关联神经元存在,揭示其与过度服从行为相关。通过干预神经元激活状态可增减模型幻觉行为,为开发可靠 AI 系统提供靶点。