搜索
LLM的规模爆炸式增长，传统量化技术虽能压缩模型，却以牺牲精度为代价。莱斯大学团队的最新研究DFloat11打破这一僵局：它将模型压缩30%且输出与原始模型逐位一致！更惊艳的是，通过针对GPU的定制化解压缩内核，DFloat11使推理吞吐量提升最高38.8倍。
今天的Agent框架虽然功能强大，但对于没有编程经验的客户服务专业人员来说却过于复杂。这些框架如AutoGen、LangGraph、CrewAI等通常将Agent声明嵌入到复杂的Python代码中，使整体工作流程难以把握，门槛过高。对于仅需构建带有业务逻辑的客服聊天机器人的非技术人员而言，这些框架犹如天书，让他们望而却步。
本文提出 LUFFY 强化学习方法，一种结合离线专家示范与在线强化学习的推理训练范式，打破了“模仿学习只学不练、强化学习只练不学”的传统壁垒。LUFFY 通过将高质量专家示范制定为一种离策略指引，并引入混合策略优化与策略塑形机制，稳定地实现了在保持探索能力的同时高效吸收强者经验。
香港中文大学（深圳）的研究团队发布TASTE-Rob数据集，含100856个精准匹配语言指令的交互视频，助力机器人通过模仿学习提升操作泛化能力。团队还开发三阶段视频生成流程，优化手部姿态，显著提升视频真实感和机器人操作准确度。
OpenAI 的 o1 系列模型、Deepseek-R1 带起了推理模型的研究热潮，但这些推理模型大多关注数学、代码等专业领域。
近日，上海交通大学航空航天学院李元祥教授团队，联合上海飞机设计研究院和东方航空技术有限公司 MCC，在国产大飞机核心系统的智能诊断方向取得重要突破。
近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言理解、代码生成与通用推理等任务上取得了显著进展，逐步成为通用人工智能的核心基石。
随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。
仅调整5%的骨干网络参数，就能超越全参数微调效果？！
算力砍半，视觉生成任务依然SOTA！