「自动化工作流系统」共找到 2414 篇相关文章
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
打破显存墙：谢赛宁团队提出CLM，单卡RTX 4090「撬动」1亿高斯点
3D Gaussian Splatting (3DGS) 是流行的新视角合成方法，但显存容量限制其应用于大型复杂场景。谢赛宁团队提出 CLM 系统，基于 3DGS 稀疏性和空间局部性，减少通信开销，可在单卡 RTX 4090 渲染大型场景。
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
华为 | MoE推理「王炸」组合：昇腾原生盘古推理，性能狂飙6-8倍！
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型，经系统级软硬协同等优化，推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略，打造融合算子，设计推理算法，在昇腾不同平台展现卓越性能。
Coding Agent 自主解题很强，但用户改一行代码就"翻车"？自所团队提出 SWE-Touch 揭示共享工作空间下的能力缺口
当前基于大模型的Coding Agent是热门研究方向，现有评测多假设其独占代码仓库。中科院自动化所团队构建SWE - Touch框架，对9个前沿模型测试，发现用户干预下模型性能下降、排名洗牌。
清华天眸芯团队再登Nature系列期刊封面，类脑互补视觉范式重塑AI感知世界的方式
清华天眸芯团队继2024年《Nature》封面后，最新进展又登《Nature Sensors》封面。此次研究实现系统级算法软件生态飞跃，还开源工具链。成果在多场景有应用潜力，晰见科技推动其产业化。
黄仁勋率先开源量子AI大模型
英伟达推出全球首个开源量子AI模型家族NVIDIA Ising，含校准和纠错模型。它简化对复杂物理系统的理解，为量子纠错和校准提供高性能工具，有望加速量子系统实用化。
Gemini 3预训练负责人警告：模型战已从算法转向工程化！合成数据成代际跃迁核心，谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”，Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出，谷歌转向“做系统”，AI进入“数据有限”阶段，合成数据等构成未来进化路径，还分享了预训练热点与挑战。
从代码基座模型到智能体与应用：代码智能的全面综述与实践指南
北航、阿里等机构联合发布论文，系统梳理 2021 - 2025 年代码大模型发展。介绍代码基座模型、评测任务、对齐技术等，还提及软件工程智能体、安全防御及训练指南，预言未来编程走向。