然后，评估器对这些新程序进行打分，并将表现优异的解法重新注册回程序数据库，从而推动程序的迭代优化，发现更佳的解决方案。“在系统被更广泛的社区测试之前，我会保持怀疑，并对报道的结果持保留态度，”美国俄亥俄州立大学的 AI 研究员 Huan Sun 这样说。DeepMind 的 AI 科学家、该研究的联合负责人 Matej Balog 表示，LLM 会基于最优方案继续提出新思路，随着时间推移，系统就演

昇腾CANN（Compute Architecture for Neural Networks）算子库中提供了多数常用算子的二进制实现（如卷积、Softmax、BatchNorm等），可直接调用加速。针对库中未支持或性能不足的算子，采用Ascend C编程语言（CANN支持）进行。

原创 AIGC小白入门记2025年03月10日 22:23广东。

频繁调用大模型API带来的高额成本，加上多轮交互中的显著延迟，严重制约了Agent的规模化应用。尤其在多Agent协作场景下，这些问题更是被成倍放大。这些挑战或许暗示着，在追求技术突破的同时，我们也需要重新思考Agent架构的根本设计理念。

语言模型是通过逐步解码token，生成完整的回复。其每一步的解空间相当于整个词表。因此，最直观的节点定义方法便是一个token，但为了兼容搜索速度和质量，各种启发式节点构造方法应运而生。基于token的方法。将token作为一个节点。导致树太大，搜索空间太大，速度较慢。基于句子的方法。将句子作为节点，搜索空间变得更大，但是树相对小一些。基于解题步骤的方法。目前很多方法将COT中的每一个完整步骤作为

北京大学应用心理硕士，数据分析爱好者。本科曾混迹于计算机专业，后又在心理学的道路上不懈求索。在学习过程中越来越发现数据分析的应用范围之广，希望通过所学输出一些有意义的工作，很开心加入数据派大家庭，保持谦逊，保持渴望。

VLN机器人需要逐步获得视觉观测，执行动作，获得新的观测，以此循环，这天然是⼀个序列决策的任务。采用怎样的编码器，视觉和语言的表征是否应该投影到⼀个共同的表征空间？最近火热的流策略(flow policy)亦是在扩散模型基础上的进一步演进，扩散模型在复杂环境下的适应性和任务完成能力已经得到了充分验证。大模型在具身智能领域的部署仍面临多个难点，大模型通常需要大量计算资源，而具身设备（如机器人）的计算

TraceRL训练显著增强了模型的数学推理能力：在MATH500上，TraDo-4B-Instruct的静态准确率提升了5.4%，动态准确率提升了4.2%，优化后超过Qwen2.5-7B-Instruct；作为首个支持long-CoT的扩散语言模型，TraDo-8B-Thinking在各类基准测试中展现出强大的推理能力，在MATH500上取得了85.8%的准确率，表明扩散语言模型同样能够在复杂推理

它区别于传统数据并行和张量并行的最大特点是：输入数据需要在设备间进行动态路由和大规模的“All-to-All”通信，以实现专家之间的数据分配和结果整合，这带来了独特的通信和负载均衡挑战。因此，专家并行是针对MoE模型的定制化并行策略，通过将专家模块分散到多个设备并利用动态路由，实现模型参数和计算的高效分布，是扩展超大模型容量和计算效率的重要方法之一。专家并行特别适合基于MoE架构的超大规模模型，能

代理模型采用部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）建模 ，通过策略函数动态生成三种标记（思考、行动、回答），实现任务分解与执行的无缝衔接。从工具到自主决策体的内化，模型不再局限于被动响应，而是通过端到端训练框架，将工具调用、任务规划等能力内化为核心属性。外延能力的模块化整合，Agent通过集成多样化模型与工具，突破单一模型的局限性，形成灵活可扩展的系统。模型通过端到端优化，将思维链（CoT）与行