「应对策略」共找到 1302 篇相关文章
2 亿美元 ARR，AI 语音赛道最会赚钱的公司，ElevenLabs 如何做到快速增长？
AI音频独角兽ElevenLabs估值66亿美元，从“小公司”成长为独角兽。其CEO回顾创业历程，分享心得，如结合研发与产品、融资绑定产品动态、靠三点优势不被OpenAI取代等，还谈及人才、融资、业务等方面策略。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
CEO 上阵写代码，公司从被传濒临倒闭到千亿估值，最大功臣是Claude？
Airtable创始人兼CEO Howie Liu分享公司发展。Airtable曾被传濒临倒闭，后年收入达数亿美元。他亲自参与编程，围绕AI重组公司，还介绍推动团队用AI、岗位转型及公司转型AI的策略，强调打破角色壁垒。
「一只手有几根手指」，你的GPT-5答对了吗？
CMU博士生Tairan He测试发现GPT - 5答错‘一只手有几根手指’问题，指出语言难满足视觉与机器人领域需求，需VLM和VLA模型。编辑部测试发现顶尖大模型面对常识问题也会‘翻车’，还探讨了应对方法。
台积电“退场”，氮化镓市场影响几何？
近日，纳微半导体宣布将产品代工从台积电转至力积电，台积电决定2年内退出氮化镓业务。因其代工业务利润低，难达预期，且氮化镓市场竞争激烈。但氮化镓厂商积极应对，市场前景仍被看好。
JFM | 西北工业大学杨忠鑫、张伟伟等：数据驱动的特定且可泛化的湍流封闭知识发现
本文基于高精度数据结合符号回归等方法重建混合长理论，提出解决泛化性问题的策略。通过槽道等基本流动获普适公式，用于封闭求解RANS方程，在工程附着流中提升精度，为飞行器摩阻预测提供新工具。
具身智能猛将再狂揽近6亿融资！机器人Moz1卷入办公室，全力冲刺万亿赛道
2025年具身智能赛道爆发，全球科技巨头与初创公司竞技。千寻智能获近6亿PreA+轮融资，其商用机器人Moz1实力强，自研Spirit v1与OneTwoVLA模型表现出色，以独特商业策略布局万亿市场。
Switch的救世主是老黄！？
Switch2发售，其内置图形API NVN2亮相。NVN2让Switch2表现更优，应对3A大作轻松。NVN2背后是任天堂与英伟达十年合作，NVN去除通用功能减少开销，NVN2增加新特性让画面更精致。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。