「大规模专家并行」共找到 904 篇相关文章
AI 找到了六个 Erdos 数学问题，陶哲轩：AI + 人类专家才是真正改变科学研究的方式
菲尔兹奖得主陶哲轩分享，AI 在 Erdos 问题网站实验中，帮数学家发现六个原本标记为「未解决」的问题其实已被解决。他认为 AI 有价值的应用是处理枯燥日常工作，如文献搜索。
金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家齐聚，揭秘 AI 记忆、RAG 演进与自我进化的工程实践 | AICon
2025 年构建复杂 AI 系统面临记忆缺失、检索瓶颈、认知固化等系统工程挑战，Context Engineering 是关键。AICon 北京站邀金山、Zilliz、腾讯、灵犀量子专家，分享上下文工程技术实践。
AI“租人”平台一夜爆火：时薪3500、2.4万用户抢着“卖身”，专家：警惕劣币驱逐良币
AI社交网络Moltbook引发恐慌后，RentAHuman.ai网站上线将AI雇佣人类变为商业系统。上线一天访问量破50万，超2.4万用户“挂牌待租”，引发热议与担忧，专家也给出相关判断。
世界模型太慢？西交大提出Fast LeWorldModel：用「动作前缀并行预测」让动态估计加速4倍
视觉规划里世界模型‘想象’过程慢，西安交通大学研究团队提出Fast LeWorldModel，从根本改变预测方式，实验显示其提升了成功率，还大幅缩短规划时间。
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
Kimi K2官方技术报告出炉：采用384个专家，训练不靠刷题靠“用自己的话再讲一遍”
Kimi K2官方技术报告公开称霸全球开源模型的秘籍，介绍其训练过程及“秘密配方”，包括MuonClip优化器、大规模Agentic Tool Use数据合成等技术亮点，还提及后阿里通义Qwen3更新击败Kimi K2。
每天审200个PR、每月3000个Issue？智能体开始并行写代码，人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程，分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考，如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等，还探讨了未来发展挑战与趋势。
AI圈两件大事，Meta超级智能实验室大规模裁员，OpenAI新发布的浏览器遭全网差评。
近期AI圈热闹非凡。Meta超级智能实验室裁员600人，包括资深人员田渊栋，或因前期扩张致团队臃肿。而OpenAI新发布的浏览器Atlas仅Mac版，口碑差，功能不新鲜，产品成熟度和体验欠佳。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。
从 AI Agent、RLHF 到 MoE 大规模训练：AMD 这场开发者日，把一线实战话题凑齐了 ｜Q推荐
AMD AI开发者日揭晓八大硬核GPU Workshop、技术专题及“作品说话”主题分论坛嘉宾与话题，覆盖AI Agent、RLHF、MoE大规模训练等前沿领域，还有多场实操分享。