「双层效率优化框架」共找到 2272 篇相关文章
构建知识闭环：用CodeBuddy打造自我进化的数据分析体系
腾讯团队为解决数据分析痛点，构建知识闭环体系，利用CodeBuddy设计开发规范、自动生成SQL，将编码从小时级降至分钟级。体系含沉淀、传递、生成、信赖、闭环五环，提升团队效率与协作。
AI牛马实现“干中学”！上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架，让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块，通过先做、再反思、然后进化，解决现有智能体痛点，实验表现出色，还展望了未来优化方向。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
从0到1拆解FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文结合 FreeWheel 实际应用经验，分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践，如让 LLM 理解业务、智能选表等，还提及系统架构、算法服务，最后总结上线效果并展望未来优化方向。
准确率提升至 90%，阿里商旅基于 AgentScope 构建多智能体差旅助手最佳实践
阿里商旅依托阿里巴巴生态，旗下AliGo差旅助手可实现业务闭环。早期单智能体模式有瓶颈，后基于AgentScope构建多智能体系统，从技术选型、架构设计等多方面优化，事项收集准确率提至90%+，还解决诸多问题并获奖。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
小米双模型正式开源！MiMo-V2.5-Pro无中断肝出“macOS”：54个应用全开、浏览器真能冲浪
小米MiMo-V2.5系列模型正式开源，权重全量开放。该系列含四大模型，综合实力对标国际顶尖水准。MiMo-V2.5 Pro能力出色，如4小时无中断完成“macOS”系统，且Token效率高省成本。小米还推出开发者扶持计划。
MiniMax 怎么做 Agent：Model-Harness 协同只是第一步，还有 Inference-Harness 协同
本文介绍了 MiniMax 在 Agent 层面的实践。从内部飞书 bot 起步，发展成桌面应用 MiniMax Code，形成训练 - 服务闭环。还阐述 Agent 对模型优化迭代的作用、自研 Agent 优势，指出 AGI 是闭环递归自我改进系统。
为什么Agent总是Demo猛如龙实战一条虫？
一篇51页论文研究主要智能体，指出适应性是关键。它提出2×2分类框架将适应方法分四大范式，还明确不同范式优缺点，发现T2范式数据效率远超A2。最后点明Agent适应性研究的四个前沿方向。
推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon
大模型落地面临推理成本高、算力需求大的问题。AICon大会上，阿里云刘峥、ModelTC龚睿昊、阿里巴巴马腾、OPPO宋晓辉、清程极智汤雄超等专家将分享从压缩到调度的推理优化方案，覆盖云到边缘、多算力平台。