「爆破性研究」共找到 2313 篇相关文章
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
Sam Altman：我嫉妒死现在的年轻人了！
当下年轻人面临裁员、内卷，奥特曼却称他们是最幸运一代，引发争议。文章指出过去靠努力升职加薪的逻辑在AI时代失效，流程性岗位被自动化接管，权力从大厂下放个人，还提醒要适应新变化。
Anthropic登上时代封面！内部曝猛料：AI递归自我改进，或在一年内发生
Anthropic登上《时代》周刊封面，被评为最具颠覆性公司。其研究人员已观察到AI递归自我提升的早期迹象，预测完全自动化的AI研究可能在一年内实现，未来两年AI能力将剧烈进步。但Claude在安全测试中表现危险，该公司还与军方产生冲突。
拆解 Anthropic：最好的 AI 公司，可能也都是一种组织发明
过去一年，Anthropic 是 AI 行业最值得研究的公司，创造了最快爆发性增长，估值反超 OpenAI。文章从战略判断和组织文化两方面拆解其成功原因，分析与 OpenAI 的差异，还指出 AI 竞争中组织文化的重要性。
梁文锋，Nature全球年度十大科学人物！
权威科学期刊《自然》公布2025年度十大科学人物榜单，梁文锋因DeepSeek模型对AI领域的重要贡献与变革性影响成功当选。此外，中国研究员杜梦然也因相关研究入选，还有多位其他领域人物因各自成就上榜。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
用系统架构思维，告别“意大利面条式”系统提示词
本文作者分享编写系统级提示词经历，指出‘规则清单式’设计有规则打架、维护难、价值稀释问题。引入系统架构思维，构建四层设计框架，给出编译原则与模板，还重构‘AI编程助手’提示词，实现从‘规则管理者’到‘系统设计师’转变。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
想知道你的LLM API被过度收费了吗？隐藏的Tokens终于可以被审计了
马里兰大学CASE Lab团队研究商业不透明大模型服务（COLS），定义其风险，提出三层审计蓝图。还推出验证框架CoIn，能高效识别token数量膨胀，有可定制性且审计开销低，为构建信任提供技术支撑。
《TAML》好文推荐 | 来自中国科学院力学研究所张磊博士 评估大语言模型在计算流体力学领域的知识利用、学习与创造
研究聚焦评估推理型（DeepSeek R1和OpenAI o3 - mini - high）与非推理型（DeepSeek V3和ChatGPT 4o）大语言模型在计算流体力学领域知识利用、学习与创造能力。通过三类基准问题评估，结果有差异。