「本地权限提升」共找到 3303 篇相关文章
推理效率狂飙60倍：DiDi-Instruct让扩散大模型16步超越千步GPT
普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。
手机AGI助手还有多远？移动智能体复合长程任务测试基准与调度系统发布
上海交大与澜舟科技研究发现现有移动端GUI智能体处理复合长程任务能力不足，提出UI - Nexus测试基准和Agent - NEXUS调度系统，经实验能提升任务完成率，也为AI原生操作系统建立雏形。
重磅发现！大模型的「aha moment」不是装腔作势，内部信息量暴增数倍！
中国人民大学等联合团队研究发现，大模型推理有“信息脉冲”，特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”，对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法，代码已开源。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
吴恩达开新课教OCR！用Agent搞定文档提取
随着AI大模型发展，OCR重新成为技术专项，DeepSeek、智谱、阿里千问和腾讯混元等都在研究。吴恩达开新课，提出智能体文档提取（ADE）方案，准确率达99.15%，还给出本地和云端部署线路。
规范对齐：回答前的深思，让安全与行为边界更清晰
OpenAI等厂商将规范融入大模型。上海交大等团队提出规范对齐概念，构建评测基准SpecBench，揭示主流模型不足。探索测试时深思方法，如Align3，能提升模型规范遵循度，项目已开源。
让RAG真正读懂“言外之意”！新框架引入词汇多样性，刷新多项基准SOTA
ACL 2025研究提出Lexical Diversity - aware RAG (DRAG) 框架，将词汇多样性引入RAG检索与生成，解决现有方法痛点。它有两大创新模块，实验在多基准提升准确率，还将在多模型上增益，代码即将开源。
Ollama 推出免费搜索API + MCP集成：Cline、Codex一键接入网络搜索（ + Qwen 搭建迷你搜索代理 ）
Ollama推出免费Web搜索API，个人使用免费，本地和云端模型均可调用，还出了MCP服务器。它能让开源模型执行长期研究任务，还介绍了用其与Qwen搭建迷你搜索代理及MCP集成的方法。
Claude Opus 4.1代码实测惊人！OpenAI开源模型却只会写屎山?
昨日，OpenAI、谷歌和Anthropic等发布新模型。Anthropic推出Claude Opus 4.1，虽性能提升不大，但编码能力获大客户认可。实测显示Claude - Opus - 4.1写代码稳，OpenAI新模型表现不佳。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。