这意味着在推理阶段，用户只需要提供问题描述，不需要任何关于简化规则的额外提示，模型就能自动生成既正确又简洁的代码。特别值得注意的是：ShortCoder的pass@100得分（0.967）超越了当前最先进的DeepSeek-Coder-6… ...

在人工智能文本生成领域，扩散模型与自回归模型长期形成两大技术流派。自回归模型如同传统写作，严格遵循从左到右的线性生成方式，而扩散模型则突破这一限制，理论上可同时处理全局信息。然而实际应用中，扩散模型常因位置偏差问题导致生成质量不稳定，这一矛盾成为制约 ...

在人工智能文本生成的领域中，扩散模型和自回归模型一直被视为两大技术流派。自回归模型如同传统写作，遵循从左到右的线性生成方式，而扩散模型则试图突破这一限制，理论上可以同时处理全局信息。然而，实际应用中，扩散模型常因位置偏差问题导致生成质量的不稳定，这一矛盾成为制约技术突破的关键瓶颈。

1. 从官网 python.org 下载 Python 并安装。如果安装遇到问题，可来交流群讨论。2. 用 pip 安装 pygame 模块pip install pygame3. 编写代码，在窗口里显示一张飞机图片import ...

点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 !这篇文章从头实现 LLM-JEPA: Large Language Models Meet Joint Embedding Predictive Architectures。需要说明的是，这里写的是一个简洁的最小化训练脚本，目标是了解 JEPA 的本质：对同一文本创建两个视图，预测被遮蔽片段的嵌入，用表示对齐损失来训练。本文的目标是 ...

智通财经APP获悉，东吴证券发布研报称，AI落地方向来到Agent，由“纯对话”转向“执行任务”时，算力需求发生了结构性分化。1)执行控制流CPU化；2)记忆体系去GPU化。进入Agent时代后，CPU侧的工具执行与调度能力将从GPU的附属角色，演化为需要被单独规划与优化的核心资源池。随着Agent商业化推进，厂商必须持续压低每次任务执行成本。在长上下文与高并发Agent场景中，大内存CPU是承载 ...