「自动化框架」共找到 2042 篇相关文章
南开 && UIUC | SearchAgent-X，打破「效率瓶颈」，让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架，解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因，通过两大‘加速引擎’优化性能，实验显示效果显著。
ICML 2025｜如何凭「自动补全」实现100K生成3×加速？
在大模型推理复杂的当下，生成超长文本成本高。BIGAI NLCo团队提出推理加速框架TokenSwift，被ICML 2025接收。它重构传统自回归推理，解决长生成瓶颈，在多模型实验中表现亮眼。
Anthropic 联创：2028 年实现 AI 自我构建的概率超过 60%
Anthropic 联合创始人 Jack Clark 发长文称，到 2028 年底，AI 实现端到端自动化研发概率超 60%。他分析多维度测试数据，指出 AI 在代码、科研、自我训练和管理等方面能力提升，也探讨了成真后的影响，但遭黄仁勋和陶哲轩质疑。
ICML 2026 | 突破3DGS光度多义性瓶颈：北航/新国立提出AmbiSuR，重塑高保真3D几何重建
3D高斯泼溅推动神经渲染发展，但提取3D几何表面易失真，核心瓶颈是光度多义性。北航与新国大团队提出AmbiSuR框架，从表征和监督层面解决问题，实验证明其在多数据集表现优异。
信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
Cursor 浏览器翻车后，这个团队做出AI规模化高可靠软件工厂
Cursor用AI构建浏览器失败后，MoonBit团队用新路线，10天生成商业级C编译器。其语言设计、AI安全重构、工具链等方面优势明显，还支持多种后端，有望推动软件工程迈向自动化。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
AAAI 2026｜视频大语言模型到底可不可信？23款主流模型全面测评来了
合肥工业大学与清华大学团队推出视频大语言模型综合可信度评测基准 Trust-videoLLMs，对 23 款模型从五维度 30 项任务评测，揭示性能格局，指出模型现存问题，还开源评测框架等。
AAAI 2026 | 革新电影配音工业流程：AI首次学会「导演-演员」配音协作模式
现有AI配音缺“人情味”，因跳过“导戏”“揣摩”环节。内蒙古大学刘瑞教授团队在AAAI 2026提出Authentic - Dubber框架，模拟真实配音流程，实验显示其情感表达优势明显，提升了AI配音竞争维度。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。