「多Agent并行推理」共找到 4601 篇相关文章
时空压缩！剑桥大学提出注意力机制MTLA：推理加速5倍，显存减至1/8
在大语言模型发展中，Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA，结合时空压缩策略，提升推理效率，在多任务中表现出色，代码已开源。
张鹏对谈李广密：Agent 的真问题与真机会，究竟藏在哪里？
本文是《今夜科技谈》直播沉淀，极客公园整理。拾象科技李广密、钟凯祺从多维度拆解 Agent 真问题与机会，探讨产品、技术路径、商业模式等，指出 Agent 发展方向与挑战。
OiiOii 正式上线：全面接入 Seedance 2.0，做全球顶尖的动画短剧 Agent
Seedance 2.0 虽强大但难用，存在用户量多需排队、未解决叙事问题等状况。OiiOii 正式上线，它是全球首个动画创作 Agent，全面接入 Seedance 2.0，解决上述问题，实测效果佳，价值显著。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》：构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章，结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点，如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等，还给出总结与核心启示，对 Agent 开发有借鉴意义。
Agent开始“自我进化”：会出题、会反思，还会自己长出新技能
文章围绕自进化Agent展开，介绍其概念、受重视原因及三大技术路线，涵盖各路线代表工作的特点、评估及对比，指出研究空白如总结者训练等，最后还介绍了基于Agentic AI的全链路数据助手Dola。
Mira Murati 创业公司首发长文，尝试解决 LLM 推理的不确定性难题
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab首发文章《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理难获可复现结果，深入探究其不确定性根源，提出使核函数具备批次不变性的方法并给出实现与实验。
产业级 Agent 如何破局？百度吴健民：通用模型难“通吃”，垂直场景才是出路
InfoQ 采访百度吴健民探讨产业级 Agent 破局点。他指出 Agentic 模型训练卡点在真实环境复刻；通用模型难“通吃”，垂直场景定制模型是关键；多模态未实现统一建模，分开优化效果更好。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。
深度拆解 Muse Glimmer，24GB 显存跑 30B Agent，Meta 到底做了什么？
昨天，Meta发布约30B参数的多模态Agent模型Muse Glimmer，支持128K级上下文。它采用Apache 2.0许可证开放，有量化版本等。其技术设计围绕显存、上下文管理等问题展开，在多方面做了取舍。