- 可扩展性是人工智能领域持续关注的核心挑战，近期研究从表示学习、推理机制到系统优化等多方面推进了其边界。背景上，模型和数据规模的增长要求算法与基础设施同时具备高效扩展能力。
- 在表示学习方面，RePercENT提出突破双模态限制的可扩展解耦表示学习框架，旨在处理多模态数据时保持扩展效率。
- 推理可扩展性方面，Equilibrium Reasoners通过学习吸引子实现更高效、可扩展的推理过程，有望应对复杂任务下的计算瓶颈。
- 系统层面，NVIDIA的全栈平台优化针对智能体推理降低Token成本并提升吞吐量，展示了工程优化对扩展性的直接贡献。
- 分子模拟领域，力感知神经正切核方法提升了机器学习力场的主动学习可扩展性，使模型能有效推广到更大体系。 当前焦点集中在如何平衡算法精度与扩展效率，未来可观察这些方法在大规模真实场景中的表现，以及跨领域通用扩展策略的整合。
№可扩展性·general
可扩展性
别名
- 首次出现
- 2026-05-22
- 最近出现
- 2026-06-04
- 累计提及
- 4
§ 01综述
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§ 03邻近话题