「系统级优化」共找到 3456 篇相关文章
当黄仁勋反复提起OpenClaw，他到底在焦虑什么？｜甲子光年
美国当地时间3月18日，「甲子光年」参加英伟达黄仁勋在GTC 2026的媒体会。黄仁勋多次提及OpenClaw，认为它很重要。英伟达不仅造GPU，还构建AI工厂，试图成为新计算秩序定义者。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
黄仁勋：龙虾就是新操作系统！英伟达7种芯片拼出算力怪兽，放话2027营收万亿美元
英伟达GTC 2026上，黄仁勋回顾发展历程后预计2027年营收至少达1万亿美元。介绍Token工厂经济学，推出Vera Rubin系统，还谈及OpenClaw，断言企业IT逻辑将改写，也预告了Feynman架构和太空数据中心。
Sam Altman ：GPT-6已经在路上，DeepSeek是OpenAI开源重要因素
Sam Altman称GPT-6已在路上，节奏比GPT4到GPT5间隔更快，记忆是其重要方向。他还认为美国低估中国AI，像DeepSeek等中国开源系统是OpenAI开源重要因素。
HOIDiNi：一句话驱动虚拟人高精度操作物体
特拉维夫大学提出HOIDiNi，这是文本驱动的扩散框架，用于生成人体 - 物体交互动作。它引入扩散噪声优化，能兼顾真实感与物理正确性。不过它泛化能力待拓展、生成速度慢，未来需提升效率等。
逆向工程：ChatGPT 的记忆是如何工作的
文章是工程师eric对ChatGPT记忆系统的深度逆向工程和技术实现推测，详细拆解‘可保存记忆’和‘聊天历史’，分析工作原理、实现方案，探讨其对提升用户体验的作用，认为‘用户洞察’是关键。
DeepSeek开源的文件系统，是如何提升大模型效率的？
2月28日，DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势，深入解读3FS的组件、CRAQ协议等，还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
RL训练一层就够了！单层RL超越全参数训练，跨任务跨模型跨算法全部验证
明尼苏达大学、北大和亚马逊团队研究发现，RL收益集中在中间层，训练单层可超全参数训练。他们提出层贡献度指标，经多模型、算法、任务实验验证，还给出三种训练优化策略。
实时语音翻译
Sokuji 是跨平台桌面应用，用 OpenAI、Google Gemini 等 API 提供实时语音翻译。支持多系统，有桌面版和浏览器插件，适配会议场景，还具备音频可视化、虚拟音频设备等特色功能。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述，给出首个统一形式化定义，梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线，用六个视角串起技术版图。