「性能 - 效率权衡」共找到 2920 篇相关文章
用大模型检测工业品异常，复旦腾讯优图新算法入选CVPR 2025
AI模型用于工业异常检测获新SOTA，相关论文中稿CVPR 2025。复旦大学、腾讯优图实验室等机构研究人员设计基于扩散模型的少样本异常图像生成新模型DualAnoDiff，实验显示其性能更优。
领域驱动的 RAG：基于分布式所有权构建精准的企业知识系统
银行技术供应商为解决文档和专业知识获取难题，探索用 RAG 技术，严格将 AI 作咨询工具。重新分配 RAG 实施所有权，采用元数据方法，探索伸缩性解决办法，构建完整应用并评估性能，结果令人振奋。
已量产交付！芯桥半导体全栈国产GPU助推智算自主化
芯桥（北京）半导体成立于2025年3月，掌握核心自主知识产权，旗下Sinexus X200及Sinexus S200已量产，产品在多算力集群点亮。X200性能强、价格优，芯桥还提供全栈式解决方案。
1段话喊来13个“程序员”，阿里Qoder新模式让我躺着当CTO
作者实测阿里Qoder「专家团模式」，该模式下Qoder组织赛博工程团队，自动解析需求、分配任务，多智能体协同推进项目，解决了代码质量和效率问题，开启多智能体协同编程时代。
马斯克惊叹！DeepSeek和Kimi先后出手，捅破了Transformer的「潜规则」！
文章介绍了DeepSeek和Kimi在残差连接上的突破。DeepSeek让连接权重可学习，用数学约束保证稳定性；Kimi将注意力机制用于层间连接，解决了更根本的问题，性能提升显著。
NeurIPS 2025 | 北大联合小红书提出Uni-Instruct：ImageNet单步生图FID进入1.0时代！
北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。
「微调已死」再添筹码，谷歌扩展AI自我进化范式，成功经验与失败教训双向学习
近期，‘微调已死’言论引关注。谷歌《ReasoningBank: Scaling Agent Self - Evolving with Reasoning Memory》论文提出类似概念，可让智能体从自身成败经验学习，还引入MaTTS，实验显示其有效性和效率优于基准方法。
DeepSeek视觉原语论文：当所有人在堆图像分辨率时，它在堆「指代精度」！
4月30日DeepSeek发布多模态论文，核心是“视觉原语”，让模型边推理边输出坐标。它是七大coding agent玩家中最后接入视觉的，但补课方式反共识，不堆分辨率堆指代精度，效率高，拓扑推理成绩领先。
黄仁勋预言的100万亿市场，被易鑫金融Agent撞开一道口子
大模型在金融行业落地潜力大但门槛高。易鑫依托行业经验，推出Agentic AI解决方案，由XinMM - AM1大模型和Harness体系组合，覆盖汽车金融全链路，已在风控等场景应用，拉开效率革命序幕。
1.4亿宝可梦玩家，都在给AI免费打工…
1.4亿《精灵宝可梦Go》玩家10年拍300亿张实景图，为Niantic免费收集数据。Niantic用此数据训练VPS视觉定位系统，提升机器人配送效率，还获巨额投资，剥离游戏业务专注空间AI。