「内容优化」共找到 1990 篇相关文章
大模型推理加速全链路：内存管理、编译优化、量化与并行策略
本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战，如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法，还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。
如何破解内容安全“不可能三角”？快手王东旭：把组织从“固态”变成“液态”
快手内容安全团队负责人王东旭在AICon大会拆解“人机协同”破解内容安全“不可能三角”。他提出组织从“固态”转向“液态”，构建“AI合成旅”，还阐述产运研等岗位职能跃迁及协同模式升级，强调速度是护城河。
我做内容的10条私藏方法论，今天都拿出来分享给你们了。
数字生命卡兹克作为AI领域小有名气的创作者，分享10条内容创作方法论。包括心法上强调活人感、真诚和价值观；战略上重视选题、专业性；技法上用故事思维创作；修炼上关注评论区和数据分析。
Skywork AI | 发布Super Agent，一站式搞定写作、开发、分析与创意内容生成
去年谷歌定义了Agent，如今随着大模型发展其能力升级。Skywork AI推出Super Agent平台，有5个专家AI agent和1个通用AI agent，能生成多类型内容且支持溯源。它突破行业瓶颈，还开源相关框架和MCP。
如何破解海量内容审核难题？快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下，传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践，涵盖架构、数据、训练等，还介绍审核智能化应用及未来展望。
PD 分离推理的加速大招，百度智能云网络基础设施和通信组件的优化实践
为适应PD分离式推理部署架构，百度智能云从物理网络、网络流量、通信组件和算子层面优化，提升上层推理服务性能，展现了网络、组件与业务特征融合的重要性。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
6.6K标星！微软开源Agent自我优化框架，为智能体注入持续学习能力！
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning，加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化，有事件追踪等核心能力，安装简单，应用场景丰富。
海淀105款大模型背后：看这些AI玩家如何抢占内容生产制高点
在北京海淀文化沙龙上，大家探讨AI如何重塑内容生产。海淀有105款备案大模型，占全国五分之一。快手可灵月入超1亿，AI音乐大模型让创作大众化，投资人捕捉到AIGC创业潮，新的内容生产秩序正被改写。