「量化深度预测」共找到 1320 篇相关文章
顶尖模型离“科学家”还差得远？AI4S亟待迈向2.0时代
《Nature》研究指出，过度依赖现有深度学习模型或阻碍创新。上海 AI 实验室周伯文提出，应推动科学智能从 AI4S 迈向 AGI4S，还介绍“智者”SAGE 架构、“书生”模型及平台等探索成果，并邀同行共拓蓝图。
只剩5年？诺奖得主Hassabis放出AGI时间表：还差一两个技术突破
诺奖得主、Google DeepMind掌门人Demis Hassabis给出AGI终极时间表，认为5年内或需1-2项重大技术突破就能跨越障碍。他指出大模型有局限，实现AGI需“世界模型”和“智能体系统”，还称AI将加速科学发现，中国AI模型距美国仅差数月。
独家对话前华为天才少年李元庆：首款规模化具身智能产品中国造！多机异构是未来方向
前华为天才少年李元庆加入乐享科技，负责创新业务与技术攻关。他指出世界首个体量化具身智能产品可能在中国出现，多机异构是未来方向，还谈具身智能发展现状、难题及应对策略，分享未来规划与建议。
“养团队造语言”时代终结？Rust传奇人物用Claude造出新开源编程语言，AI写下万行代码：大模型上限很高，我学会了高效用它！
Rust核心贡献者Steve Klabnik借助Claude写了新语言Rue并开源。他曾是AI怀疑论者，现认为大模型在编程中‘真的有用’。Rue目标是不依赖垃圾回收提供内存安全，使用体验更顺手，开发深度依赖Claude。
在今天，投后管理的战略价值与退出路径规划在何处 | 甲子引力
在「甲子光年」2025甲子引力年终盛典上，澳银资本胡艳等多位投资界人士，结合案例探讨投后管理战略价值与退出路径规划。大家分享投后增值案例、应对挑战方法，还讨论了衡量投后价值及退出规划等问题。
美团开源LongCat-Image，6B参数挑战80B效果，中英双语理解、图像逼真度及复杂指令编辑新突破
美团开源6B参数图像模型LongCat-Image，在双语文本理解、图像逼真度及复杂指令编辑任务中表现出色。它以轻量化设计超越大模型，还解决中文文本渲染难题，有精确图像编辑能力，且提供全链路开源方案。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
从 IROS 2025谈起，智能机器人何时迎来「GPT式爆发」？ | GAIR Live 019
雷峰网邀请三位嘉宾解码IROS 2025背后具身智能前沿趋势。探讨了IROS现场变化、具身智能认知升级、Sim2Real实用边界、商业落地路径等，还预测具身智能“GPT时刻”或由“World Model+VLA”组合推动。
自适应Agent基础模型：从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类，存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由，实现模式自适应切换，在多基准测试中效果与效率双升。