人工智能领域迎来重大技术突破，开源项目ParScale通过创新性地在大型语言模型（LLM）的训练和推理阶段同时应用并行计算技术，成功建立了第三种LLM扩展范式。这一技术突破解决了传统序列计算模式在超大规模模型应用中...

近日，开发者dipampaul17在GitHub上发布了KVSplit项目，该项目通过差异化精度的KV缓存量化技术，在苹果芯片（M1/M2/M3/M4）上实现了更长上下文的LLM推理。研究发现，LLM推理中的KV缓存中，键（Keys）和值（Values）...

最新理论框架将人工智能划分为三个核心认知维度：工具、代理和模拟器。作为工具时，AI严格遵循人类指令延伸能力边界；代理形态下则具备自主目标追求能力；而模拟器模式专精于无特定目标的流程仿真。研究表明，大型语...

GitHub用户marv1nnnnn近日发布了一个名为llm-min.txt的开源项目，该项目采用Min.js风格的压缩技术，专门针对技术文档进行优化，以适应大型语言模型（LLM）的上下文处理需求。这一创新方法不仅显著减少了文档的体积，...

近日，一篇关于大型语言模型（LLM）智能体循环结合工具使用的文章引发了广泛讨论。该文章探讨了LLM智能体在循环过程中如何有效利用外部工具，从而显著提升其性能和实用性。这一技术突破不仅展示了LLM在实际应用中的...

Pig.dev团队近日开源了Muscle-Mem项目，这是一个专为AI智能体设计的行为缓存SDK。该技术能够记录智能体在解决任务时的工具调用模式，并在再次遇到相同任务时确定性地重放这些学习到的行为轨迹。如果检测到边缘情况，...

最新研究发现，大语言模型（LLMs）虽然在单轮对话中表现优异，但在多轮对话场景下性能显著下降。这项发表在arXiv上的研究通过大规模模拟实验揭示了这一现象：在六项生成任务中，LLMs的多轮对话表现平均下降39%。研究...

Miyagi Labs（YC W25）近日推出了一款AI驱动的教育平台，能够将YouTube上的教育视频转化为互动式在线课程。该平台利用大型语言模型（LLM）自动生成测验、练习题和实时反馈，从而将被动观看视频转变为主动学习。创始...