「数字内容创作」共找到 1403 篇相关文章
SGLang 推理引擎的技术要点与部署实践｜AICon 北京站前瞻
SGLang 是开源推理引擎，截至 2025 年 6 月，GitHub 近 15K Stars，月均下载量超 10 万次，被多个行业巨头采纳。InfoQ 专访其核心开发者尹良升，他分享关键技术等内容，6 月 27 - 28 日他将在 AICon 演讲。
从零开始200行python代码实现LLM
文章从传统思路实现诗词生成器入手，介绍了词汇表、Bigram模型等概念，接着用Python和PyTorch实现了真正的Bigram模型，阐述模型、训练等内容，最后回顾成果，下一篇将基于此实现完整GPT。
陶哲轩转发！DeepMind开源「AI数学证明标准习题集」
DeepMind开源形式化数学猜想库，收录经典数学猜想，还提供代码函数方便形式化表述。此库可作测试基准提升AI数学推理能力，是AI+ATP范式关键前置步骤，团队邀更多人参与丰富内容。
人生周报v022：十层认知
文章围绕育儿量化指标、写提示词的难点、培训出路、AI生成PPT的局限、MCP协议误区等多个话题展开讨论，还推荐了物理科普书《解析物理的十层之旅》。
长程执行成具身智能必考题，墨奇的答案是Agentic-Native｜甲子光年
具身智能中长程执行成关键问题，墨奇智能发布具身模型架构MoRA，提出Agentic - Native技术路线，让Agentic能力原生存在于策略模型中，还介绍了模型内部设计、所需数据等内容。
刚刚微软开源视频录制技能skill-recorder
微软开源视频录制技能 Skill Recorder，能将用户完成任务的过程转化为 AI 智能体可重复执行的技能。它捕获屏幕工作会话，用 GitHub Copilot CLI 重构操作，生成可复用内容，支持多平台。
CVPR 2026 三维视觉趋势梳理：从 RGB 感知，到真实世界建模
计算机视觉行业从追求识别能力转向关注视觉系统对真实世界的理解。CVPR 2026研究中，多视角、事件视觉、开放集3D生成和相机运动轨迹被引入视觉理解，多篇论文从不同侧面推动视觉系统走向对真实世界的理解。
30天烧掉60万亿，扎克伯格没进前250：大厂AI沦为KPI游戏
亚马逊、Meta等大厂流行用token摸鱼，员工为拉高榜单数字让AI跑不必要任务。Jellyfish数据显示烧10倍token仅换来2倍产出，成本飙升。这既扭曲生产力，又为资本开支背书。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
加入Meta近一年，亚历山大王回应：超级智能之前，AI终局未定
亚历山大·王加入Meta近一年后携Muse Spark模型回归，回应诸多争议。他指出Llama 4发展不符要求，Meta缺超级智能信仰。介绍了Meta超级智能实验室架构原则，还谈到算力分层、模型福利等内容。