模型优化 - AI 资讯
20万页 智能选型深度横向博弈，紧密跟踪前沿大模型发布与 AI 落地实战应用解析。
英博云 AI 算力：NeurIPS 2025 录用 MoE 模型高效剪枝研究，EASY-EP 框架实现 2.99 倍推理加速
英博数科与中国人民大学、贸大研究团队联合成果被 NeurIPS 2025 录用，提出基于少量示例的领域特定剪枝方法 EASY-EP。该研究解决了大规模混合专家模型（MoE）部署中的显存瓶颈，通过智能专家定位与裁剪，在保留 50% 专家规模的同时实现最高 2.99 倍的推理吞吐提升，并显著降低计算量。
Label Studio 深度解析：VLA 模型为何忽视语言指令及低成本修复方案
Label Studio 团队发布深度技术文章，揭示 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型在机器人领域普遍存在的“语言遗忘”现象。文章指出，现有数据集存在严重的模态不平衡，导致模型将语言视为冗余信息。团队提出无需收集新轨迹即可通过“指令增强”和“细粒度标注”修复此问题，实测成功率可从 0% 提升至 90%。
Murf AI 深度解析：提示工程与微调技术的核心差异及选型指南
Murf AI 发布新文章深入对比了 Prompt Engineering（提示工程）与 Fine-Tuning（微调）两种 AI 优化策略。文章从技术原理、成本结构、部署速度及适用场景四个维度进行了详细拆解。核心观点指出：提示工程适合快速迭代与通用任务，而微调则专为高精度、垂直领域场景设计。Murf AI 建议现代 AI 系统往往采用两者结合的方式，以实现最佳的业务 ROI。
LocalBanana 发布实测报告：9599 条 AI 提示词揭示长度与结构的真实效能
LocalBanana 团队基于 9,599 条真实 AI 绘画提示词（Prompts）进行大规模实证分析，揭示了长度与结构对生成质量的决定性影响。研究发现，超过 80 词的提示词能显著提升参与度，但结构化 JSON 格式（如包含 lighting、camera 等字段）比同等长度的纯文本提示词性能高出 8-11 倍。该报告为开发者提供了从“堆砌词汇”转向“精准结构化描述”的优化路径。
LocalBanana 发布照明关键词深度分析：揭秘 AI 图像生成中的光影密码
LocalBanana 基于 9,599 个真实 Prompt 数据，首次公开了 AI 图像生成中照明关键词的实际使用频率与效果分析。研究发现，'studio lighting' 和 'cinematic lighting' 占据主导地位，但往往导致图像同质化；而 'rim light' 和 'side lighting' 等进阶词汇虽使用率低，却能显著提升面部立体感与质感。本文旨在帮助开发者与创作者摆脱通用模板，通过精准的光影指令提升生成图像的专业度。
