「大模型推理系统」共找到 9257 篇相关文章
14k颗星!你的电脑屏幕,正在成为AGI的“眼睛”!这款开源神器让你一键记录所有操作
介绍开源项目ScreenPipe,它是跨平台桌面数据抓取API,能全维度记录数据,有沙盒化插件系统等功能。因能为AGI提供数据、对开发者友好而火,还给出安装和创建插件命令,称其有成为AGI时代“现实采集器”的野心。
牛芯PCIe IP再进阶:从PCIe 5.0迈向PCIe 6.0,释放AI时代超高速互联潜能
AI大模型发展推动算力对互联带宽需求提升,牛芯半导体完成自研PCIe 6.0 PHY IP研发,构建了覆盖PCIe 3.0到6.0的完整高速互联IP产品矩阵,为国产高端芯片提供自主可控的超高速互联方案,目前已开放客户技术评估。
支付宝“阿宝”背后的 Agentic 终端:从对话到办事,xUI 如何重构 AI 交互
本文整理自蚂蚁集团支付宝AI端云交互负责人魏凤笛的大会分享,系统介绍支付宝AI入口产品“阿宝”背后的xUI技术体系,涵盖通信、交互、执行、多Agent协同四大核心方向,分享了大厂移动端Agent落地的工程实践与未来规划。
AI看病成为医患新包袱?补上「多轮追问」,通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级,其C端产品百小医能与患者深度建联,有望构建医疗健康新生态。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
AutoResearch实战:让AI自己训YOLO,mAP从0.729到0.773
本文作者复盘用AutoResearch训练YOLOv8模型全过程。先介绍其要素框架,选YOLOv8 + NEU - DET做实验,经V1轻量验证后升级到V2完整闭环,64轮实验后mAP从0.729提至0.773,还总结工程结论并给出迁移场景建议。
AI 时代的人们,正在两极分化
文章指出人们对AI的认知正出现巨大裂缝,Karpathy将人分为两拨,一拨用免费版ChatGPT后认为AI不过如此,另一拨花高价订阅前沿模型感受其惊人进步。不同用户群体使用的AI能力代差大,还提及使用时长维度。
数据合成有没有未来?事实结论来了
有人认为用大模型合成数据可快速生产,无需人工标注。但作者观察发现人工标注不仅必要且要求更高。以Scale AI、Surge AI为例说明标注价值,还展示‘智能知识’团队对两数据集审查结果,证明高质量数据需专家和管理流程。
腾讯出手了!彻底入局Agent
腾讯云入局智能体赛道,将大模型知识引擎升级为智能体开发平台。该平台亮点多,如可一键发布到企业微信,具备多工具调用、多Agent协作能力,工作流有全局视野Agent节点,还有Excel检索增强功能,经测试表现出色。
Claude有意识了?科学家首次挖出关键拼图,还能伸手改它的念头
本文报道Anthropic最新研究,团队在Claude大模型中发现自发形成的J-space区域,匹配意识研究的全局工作空间理论,人类可直接读取、修改AI未输出的内部想法,揭示了现有AI对齐评测的重大漏洞,为AI意识研究提供了工程化路径。