「算力成本」共找到 2252 篇相关文章
Copilot 创始工程师：大多数 AI 编码“就像开着法拉利去买牛奶一样
GitHub Copilot 创始工程师 Neel Sundaresan 正在构建 IBM Bob 智能编码工具，已有 8 万 IBM 开发者使用。他认为多数 AI 编码成本高，Bob 会按需调度模型。他还对智能体 AI 市场发表了看法，指出其有价值也有风险。
从实验室到工厂：具身智能如何跨越商业化的“死亡谷”？｜甲子引力X
4月28日「AI共潮生——2025甲子引力X科技产业新风向」大会上，五位嘉宾围绕具身智能分享见解。当前行业处概念到商用过渡期，梅卡曼德邵天兰等四位机器人领军人物探讨商业化路径，指出需聚焦场景、降成本、强技术可靠性。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
表格建模也能Scaling？树模型的时代要改变了
文章指出 AI 算力增长与结构化数据建模以树模型为主形成反差。浙大 X 蚂蚁 AIforData 团队探索结构化数据预训练，在表格数据和行为序列预训练上有成果，验证了 Scaling Law，预示结构化数据建模范式将改变。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
AI四小龙，估值破万亿
中国AI四小龙估值破万亿，DeepSeek、智谱、MiniMax、月之暗面各有不同定价逻辑。它们估值暴涨受技术、港股窗口、国家大基金入场等因素影响。当下，它们面临算力和场景问题，未来发展各有挑战。
Anthropic最新战报：年化收入突破300亿美元，反超OpenAI，千家企业客户单笔年消费超百万
Anthropic宣布与谷歌和博通扩大合作采购算力，首席财务官称是为跟上增长步伐。其年化营收破300亿美元超OpenAI，超千家企业客户单笔年消费超百万，Claude在多平台上线，二级市场已重新定价。
阿里AgentBay揭秘，Agent Infra才是真护城河！
在云栖大会上，阿里云无影宣布Agent基础设施AgentBay重大升级，展示全新个人计算产品。它有完善能力，可调用云上资源。文章还阐述了Agent Infra的必要性、进化体现及成本优势，指出优化环境很重要。
Midjourney正式推出 V1 视频模型：美学细节无敌
Midjourney推出视频生成模型V1，主打高性价比、易上手。采用“图像转视频”工作方式，有两种动画和运动幅度设置。入门价每月10美元，任务成本低，未来一月或调价格，目标是实现实时交互开放世界模拟系统。