「层次化架构」共找到 2530 篇相关文章
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
「神经软件」正在到来，人类代码将失去意义！
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念，指不再写代码，让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题，未来计算机或端到端神经化，虽有争议，但变革在加速。
能识图、看视频，也能理解软件界面：蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL，该模型采用稀疏混合专家架构，支持图片、视频、软件界面理解，可将视觉信息用于推理与任务执行，开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流，将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构，在中等规模数据集上展现出强大能力，引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论，在技术社区和企业级市场反响热烈。
谷歌黑魔法，没人能看懂的Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash速度快3倍且智力超Pro，但没人明白其更「聪明」的原因。它打破「参数即正义」逻辑，在多项测试领先。谷歌或靠TPU、算法、数据优化，还可能用了Titans架构，有重大战略意义。
1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」，柏拉图又赢一回？
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间，表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象，还有多种应用可能，但也有局限性。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
一场“直面行业真问题”机器人比赛的万字观赛报告｜甲子光年
甲子光年发布ICRA上WBCD赛事观赛报告。该赛聚焦双臂机器人，设生命科学、物流打包、餐桌服务挑战。从实际需求出发，吸引全球团队。各赛展现不同技术亮点，如洛桑联邦理工线控、卡内基梅隆神经 - 符号架构等。
黄仁勋罕见发长文：APP形态或将消失
英伟达CEO黄仁勋发表长文，系统阐释AI产业底层逻辑，定义AI“五层架构”。他指出AI产业尚处早期，潜力待发掘，未来还需巨额投资完善基础设施。还预判传统软件和 APP 形态或消失，AI Agent 将成主流。