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英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格应用场景

这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大品线,讲清区别用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。

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PPIO姚欣:AI正在进入自主行动创造时代,智能体需要全新的操作系统|MEET2026

在量子位MEET2026智能未来大会上,PPIO姚欣表示AI进入自主行动创造时代,Agent会成未来AI主力,Agent Infra将成新操作系统。PPIO构建AI云能力,还推出Agent沙箱助力厂商落地。

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人手数据,如何重塑机器人基础模型?专访 LaST-HD 一作刘家铭

本文是对 LaST-HD 一作刘家铭的专访。围绕数据路线之争,刘家铭分享交付背后的技术问题,也谈了对具身领域模型数据发展方向的判断。他认为 Human Data 真机数据非替代关系,VLA 和世界模型可共存。

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剑指“美国版 DeepSeek!”Ai2 科学家 Nathan Lambert 最新访谈:剖析 RLVR、激辩智能体后训练

艾伦人工智能研究所科学家 Nathan Lambert 在访谈中剖析 RLVR、激辩智能体后训练。他所在团队用 Olmo 和 Tulu 模型揭开后训练魔法,带火 RLVR 概念。他还谈到开源 AI 未来,想打造“美国版 DeepSeek”。

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“你们尽管做空 OpenAI!”奥特曼霸气喊话,纳德拉亲述微软百亿投资内幕 | 巨头对话

外网播客中,微软CEO纳德拉OpenAI CEO奥特曼对话,谈及微软OpenAI新合作协议,涵盖股权、收入分成等。还讨论算力投入、AGI规则、上市传闻等话题。二人对合作成果满意,对未来发展充满信心。

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挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026

IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特2比特。其团队的BiLLMSqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。

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网络基础设施如何支撑大模型应用?北京大学刘古月课题组5大方向研究,相关论文入选ACM SIGCOMM 2025

在智能计算和网络演进背景下,北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025,从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环,推动新一代网络系统发展。

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独家|RoboScience 机器科学完成10亿元融资,资金将用于强化 VLOA 大模型本体

AI科技评论独家消息,RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资,将深化VLOA大模型技术,推进自研机器人本体工程化。其VLOA大模型有创新性架构,能实现通用泛化,还将发布自研机器人本体。

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英伟达开源9B参数小模型,比Qwen3快6倍

英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2,在复杂推理基准测试上准确率Qwen3 - 8B相当或更高,速度快6倍。它兼顾推理非推理任务,支持“思考”预算控制,还开源了创建模型的绝大部分数据。

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提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控自发安全增强|上海AI Lab & 上交

大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。

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