「基模原理」共找到 258 篇相关文章
推理时间减少70%！前馈3DGS「压缩神器」来了，浙大Monash联合出品
在AR、VR等领域，3DGS是新视角合成（NVS）领域备受关注的技术方案。现有前馈3DGS模型存在编码器容量有限等问题，ZIP Lab和Monash团队引入信息瓶颈原理，推出轻量级模块ZPressor，有效解决信息过载难题。
从 AI 创业角度看 GEO：如何引流、效果评估，以及创业机会在哪里？
文章从AI创业角度剖析GEO，介绍其原理、内容优化策略、实操建议、效果评估搭建、代表产品等，指出GEO与SEO不同，虽有争议但值得做，还探讨了相比SEO的更多想象空间。
Anthropic CEO：模型可在一亿上下文窗口中学习，且不改变权重，未来AI将每月10万美元
Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。
LightX2V fp4 quant kernel代码笔记
这是关于 LightX2V 里 `lightx2v_kernel` 做 FP4 量化 GEMM 的读码笔记，解释接口和约束、kernel 关键路径等问题，还介绍 NVFP4 和 MX-Formats 量化原理、代码实现，以及 LightX2V 项目中的实际使用。
直击IROS现场：宇树禾赛自变量杭州论剑，美团C位攒局
美团举办2025机器人研究院学术年会，众多大咖出席并发表演讲。毛一年展示美团机器人进展，李一帆称机器人是中国好机会，王潜提出具身智能是基础模型。年会还探讨了机器人第一性原理、软硬件关系等话题。
Hexstrike AI的安装及交互跟踪环境
Hexstrike AI是基于专业化Agent协同的智能渗透测试系统，有强大自动化攻击能力。文章介绍其安装方法，包括服务端和客户端配置，还提及搭建跟踪系统及后续计划，将深入分析专业AI代理原理及关注v7.0新功能。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域？
文章围绕Transformer架构展开，先介绍其诞生背景，对比CNN、RNN等模型，阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理，包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型，并提及通义千问3与MCP协议。
当面试官说「回去等通知」时，他们到底在等什么？
Chip Huyen的开源书《Machine Learning Interviews》被热议，其用200+道题拆解机器学习面试真相，指出多数人挂在三环节。书还摊开不同岗位考察点，建议关注解题路径，还给出资源指路。
王云鹤眼中的Harness：复杂优化问题，AGI灵魂争夺之战
王云鹤在知乎文章中探讨Harness Engineering，指出Agent=Model+Harness，多模型配合能提升Agent能力。还分析Harness存在的必要性，认为它是复杂优化问题，关乎AI“灵魂”之争。
微软将弃用Claude：太贵了还是薅明白了？
微软从6月30日起叫停内部工程师使用Claude Code，或因成本高，也可能是借其补足Copilot CLI短板。背后反映微软在大模型时代面临模型、开发者、生态控制权等困境，产品竞争力不敌对手。