「双层效率优化框架」共找到 2272 篇相关文章
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
狂揽 11.8K Star！用大厂 PUA 话术「驯化」AI，这个项目把 Claude 逼成了卷王！
GitHub上名为PUA的项目狂揽11.8K Star，作者用大厂PUA话术‘驯化’AI，总结了AI的‘五大摆烂行为’，建立‘心理学框架’，实测数据显示能提升AI编程效率，还介绍了安装方式和常用命令。
解决智能体手工构造难题！ 浙大&腾讯提出 ReCreate，从零自动构建领域智能体
浙大、腾讯等机构研究者提出ReCreate框架，不依赖手工设计，让智能体自主构建。它从交互经验中找优化方向，有三重设计，实验显示能提升多领域任务通过率、降成本，未来或开启AI“自我制造”时代。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源，24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源，实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术，解决了长程生成问题，还通过强化学习等优化，在多方面表现出色，为具身智能场景模拟奠基。
CUDA再见了！寒武纪亮出软件全家桶
在AI时代，竞争转向软件生态等综合实力。寒武纪亮出软件全家桶，其基础软件平台Cambricon NeuWare日趋成熟。在训推解决方案上成果显著，各组件如驱动、编译器等也有诸多优化和功能，加速产业智能化转型。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。
躲了科学家几十年的流体不稳定奇点，被DeepMind用AI找到了
谷歌DeepMind与多所高校合作，用物理知情神经网络（PINN）+高精度数值优化的方法，找到了流体方程里的不稳定奇点。这种奇点很“挑剔”，此前难寻踪迹，此次发现为非线性流体动力学研究提供新范式。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
Meta“Token榜”逼疯打工人，一夜烧掉公司几万刀！AI时代Token焦虑越来越离谱
据报道，Meta 公司内网出现 AI token 消费排行榜，追踪超 8.5 万员工 token 使用情况，过去 30 天消耗超 60 万亿 token。这反映“Token 最大化”文化，引发 token 消耗是否等同于生产力的争议。当前 Agent 系统高 token 消耗是补偿机制，应提升使用效率。
Kimi K3设计榜登顶焚诀公开：就藏在思维链里
Kimi K3在Design Arena单次生成前端榜单中夺冠。它做前端设计审美一流，靠独特思维链反复迭代优化方案，还具备强大数据索引能力。不过上线48小时因算力不足叫停新订阅。