「结构化判断」共找到 1374 篇相关文章
The Batch: 895 | 发起群聊的聊天机器人
如今互联网受AI泛滥化影响,还面临阻止LLM进入的情况。但AI可被设计连接人们,如在聊天中作积极联合力量。研究者做些改变就可行,未来AI或能促人类共同提升。
NeurIPS 2025 Best Paper | 扩散模型不为人知的“时间差”:为什么先学会创作,后学会抄袭?
深度学习中,扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出,这源于隐含的动力学正则化,训练分两阶段,数据量增加会拉开‘泛化窗口’,还给出数学解释。
Vibe Coding 产品最大的错觉,是以为自己真的有护城河
Base44创始人Maor Shlomo认为Vibe Coding工具易被复制,技术护城河难寻。他指出真正的护城河是“垂直整合”,构建全栈平台很关键。还谈到市场竞争、软件发展趋势、公司策略等多方面内容。
别再问什么工作被AI取代!Karpathy直指本质:你的工作「可验证」吗?
前特斯拉AI负责人Andrej Karpathy提出,软件1.0自动化能指定的任务,软件2.0自动化能验证的任务。判断任务能否被AI接管,关键看是否满足可重置、可高效试错、可自动奖励三条准则。
从 IROS 2025谈起,智能机器人何时迎来「GPT式爆发」? | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等,还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
AI算力大战打到太空!英伟达前脚H100入轨,谷歌TPU后脚上天,中国玩家笑而不语
英伟达和谷歌在太空算力布局上竞争激烈,英伟达H100已入轨,谷歌TPU预计2027年初上天,二者都想建吉瓦级数据中心。太空部署有成本、散热等优势,但也有工程挑战,而中国之江实验室星座已商用。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察:为何模型越深越稀疏?UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收,它提出高效推理框架,从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略,设计的UNCOMP框架优化KV Cache,实验效果佳。
中国算力芯片的“新十年”
文章指出过去40年处理器芯片发展呈“否定之否定”,近年整机和平台厂商重归自研,异构计算成趋势。未来中国算力芯片突破口在指令系统结构统一,可把RISC - V作统一指令系统开发各类芯片。
多模型共享 GPU 内存,Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点,伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具,通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念,按需分配,测试显示能提升效率,安装简单、兼容性好。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”!这项研究让大模型学会“精确探索”,推理成绩飙升
2024年以来,大模型在推理任务上进展显著,得益于RLVR方法,但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法(SIREN),通过三重机制精准调控探索行为,实验证明其能提升模型推理成绩。