讲师:蔡胜祥 (思科顾问工程师)
内容介绍:
2016年4月,思科在全球范围内发布了面向数字化时代的园区网络架构-DNA,在DNA架构中,思科表达了对未来的观点:让硬件更加的智能;通过控制器屏蔽基础网络架构的复杂性;同时,通过引入大数据分析系统,让网络的监控和故障发现更加的便捷。经过一年时间的继续研发,以及硬件和软件的适配,思科整体颠覆了现有的园区网结构,技术革命,再次来临。
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这项研究由香港理工大学和新加坡国立大学的团队共同完成,提出了R?ec,首个将推理能力内置于大型推荐模型的统一框架。与传统方法不同,R?ec在单一自回归过程中实现了推理生成和物品预测的无缝整合。研究者还设计了RecPO优化框架,无需人工标注即可同时提升模型的推理和推荐能力。实验结果显示,R?ec在三个数据集上显著超越现有方法,在Hit@5和NDCG@20指标上分别提升68.67%和45.21%。这一突破为下一代智能推荐系统开辟了新方向。
这项研究提出了CURE框架,通过强化学习让大语言模型同时学习编写代码和生成单元测试两种能力,无需使用标准代码作为监督。团队开发的ReasonFlux-Coder模型在仅用4.5K编程问题训练后,便在多个基准测试中超越了同类模型,代码生成准确率提高5.3%,最佳N选1准确率提高9.0%。该方法不仅提升了模型性能,还提高了推理效率,同时为降低API调用成本和无标签强化学习提供了新思路。