一句话承诺：深入解析ERNIE-4.5 VL-28B架构升级、技术特点与应用场景，附代码示例与对比图表，帮你快速掌握多模态大模型的核心能力。

我们提出 QeRL，一种面向大语言模型 (LLMs) 的量化增强强化学习框架。尽管强化学习对大语言模型的推理能力至关重要，但其资源消耗大，需要大量 GPU 内存...

分层推理模型 (HRM) 是一种创新方法，它采用两个小型神经网络，以不同的递归频率运行。这种受生物学启发的技术，在数独、迷宫和 ARC-AGI 等复杂谜题任务中...

随着大语言模型（LLM）在各行各业的广泛应用，其高昂的推理成本和显著的延迟已成为制约其规模化落地的主要瓶颈。在LLM的自回归特性中，高效复用“KV缓存”是降低成...

又至岁末年初，制定来年技术预算与战略规划的关键时刻。在国产化、数字化转型的深水区，数据平台的稳定性、性能与成本直接关系到企业的核心竞争力。然而，传统的数据库运维...

三代测序技术以其直接读取长片段DNA或RNA的能力，在基因组从头组装和全长转录组分析等领域展现出无与伦比的优势。然而，在许多研究场景中，我们的兴趣并非遍布整个基...

在前面的系列文章中，我们一同领略了纳米孔直接RNA测序（Direct RNA Sequencing, DRS）技术如何为我们打开一扇直视RNA“原始手稿”的窗户...

最后提醒一句：性能优化是个持续的过程，不要指望一次就能做到完美。先把基础架构搭好，然后根据监控数据持续优化，这样才能真正做出用户满意的产品。

状态转移：dp[i][j] = (s[i] == s[j]) && dp[i+1][j-1]

它用一个“之前”（Standard，142ms）和“之后”（xNVMe Optimizations，54ms）的直接对比，强有力地证明了该优化的有效性。通过绕过...

最终结论是： UCP虽然在功能上可行，但其“额外工作”带来的性能开销使其在实践中“成本高昂”。因此，UCP本身必须被优化，需要引入“自适应优化”策略来降低这一“...

类比于一维数组的形式，如果我们能处理出来从【0，0】位置到【i，j】位置这片区域内所有元素的累加和，就可以在 O(1) 的时间内，搞定矩阵内任意区域内所有元素的...

C++11 是 C++ 的第二个主要版本，并且是从 C++98 起的最重要更新。它引入了大量更改，标准化了既有实践，并改进了对 C++ 程序员可用的抽象。在它最...

大型语言模型（LLM）在处理超长上下文时面临着巨大的计算和内存成本挑战，这严重限制了它们在文档理解、代码分析和复杂推理等关键应用中的潜力。传统的解决方案，如扩展...

方法：论文为提升大模型智能体多轮协作能力，建了ColBench基准（含编程、设计场景），提了SWEET-RL算法——让智能体借训练时额外信息练优势函数、再优化策...

我的岳父岳母的身体一向很好，尤其是岳父，八十多岁了从未住过院。但在短短的时间里，他们先后经历了两场惊魂时刻——好在结果都十分幸运。

在AI应用快速发展的今天，海量多模态数据的处理已成为构建高质量AI系统的核心挑战。火山引擎推出的LAS Daft数据处理引擎，正是为解决这一难题而设计的创新解决...

老周最近遇到一个生产问题，这个问题比较诡异。我先来说下背景，应用启动的时候，起了一个下载download线程，并且是守护线程，去离线拉取云端的数据到本地的Roc...