「多语言优化」共找到 5635 篇相关文章
谷歌Jeff Dean和多位图灵奖得主合著论文，全面剖析了AI
谷歌Jeff Dean和图灵奖得主John Hennessy等联合发布报告《塑造AI对数十亿人的影响》，拒绝AI极端观点，选择务实。报告剖析打破“饭碗焦虑”、重塑教育医疗等内容，Laude研究所也开展实战评估项目。
图灵奖大佬来听课，竟然只能坐地板！谷歌扫地僧有多离谱？
技术圈流传「Jeff Dean Facts」梗图/段子合集，把谷歌首席科学家Jeff Dean捧成传奇。其诞生于2008年，最初是玩笑，后升级为传说。他与Sanjay Ghemawat合作缔造谷歌技术基石，段子折射谷歌工程师文化。
Agentic-KGR：通过多智能体强化学习实现知识图谱的协同演化
文章指出静态知识库有覆盖缺失、时效滞后、建用分离问题。介绍 Agentic - KGR 创新点，如动态 schema 扩展等。实验显示其在图谱抽取和下游 QA 任务有提升，还呈现训练动态和图谱质量可视化结果。
强化学习之父：大语言模型走错了路，不符合「苦涩教训」精神
2024 年图灵奖得主、强化学习创始人之一 Richard Sutton 在播客中批评 LLM 发展方向，认为其无真正智能，违背「苦涩教训」原则，缺乏持续学习能力，仅模仿人类，未理解世界。此观点引发 AI 社区激烈讨论。
SPIRAL：零和游戏自对弈成为语言模型推理训练的「免费午餐」
新加坡国立大学等机构团队提出 SPIRAL，让模型在零和游戏自对弈强化推理，摆脱人工监督。研究发现游戏可培养推理能力并迁移到数学，还开发系统保障训练，虽有局限但为 AI 发展指明方向。
Agent当道、模型封装一切：AI 时代的产研人如何不被“优化”？
随着 Agent 普及，技术复杂性被模型封装，产研人面临挑战。InfoQ 直播栏目邀请嘉宾探讨应对之策，还分享 AI 项目经验，分析 AI 编程痛点、落地案例，以及产品上线障碍和商业化方向。
国民技术：覆盖机器人多模块，提供MCU+安全+蓝牙全栈芯片解决方案
国民技术是MCU及安全芯片领先企业，其N32H7/4系列MCU为荣耀“元气仔”、越疆Rover X1等机器人提供关键支撑，还广泛应用于工业机器人。此外，公司构建了MCU + 安全 + 无线射频的完整产品矩阵。
阿里巴巴 & 蚂蚁 LoongSuite GenAI 可观测语义规范：从统一数据语言到规模化落地
随着GenAI发展，OpenTelemetry推动语义规范建设。阿里巴巴与蚂蚁联合推出LoongSuite GenAI SemConv，在OTel基础上增强，新增Entry/Step Span、Skill语义、Token级推理观测，还推出GenAI Utils简化插桩开发。
想让机器人春晚包饺子？阿里达摩院：别急，先把「大脑」优化一下
阿里达摩院推出 RynnBrain 模型，从底层出发将时空记忆和物理空间推理训进模型，在 16 项具身 Benchmark 上达 SOTA。还开源 7 个模型，解决通用大模型在物理世界的局限，在多项任务表现出色。
对话淘宝姜宇宁：如果你只推低价商品，是不需要用大语言模型的
淘宝姜宇宁团队上线RecGPT百亿参数推荐大模型，对“猜你喜欢”功能技术升级。大模型赋予传统推荐系统新能力，如让其“白盒化”、理解长上下文等。姜宇宁认为AI要创造商业价值，落到业务场景形成正向循环。