「学习硬件」共找到 1819 篇相关文章
刚刚，奥特曼亲赴，韩国「举国」投靠！
奥特曼飞赴首尔与韩国总统、两大财阀巨头会晤，三星、SK与OpenAI达成战略合作伙伴关系，将增加先进存储芯片供应、扩大数据中心容量，助力韩国AI发展，也加速Stargate计划落地。
RLHF与RLVR全都要，陈丹琦团队最新力作将推理能力拓展到通用智能
普林斯顿大学陈丹琦团队发布学术成果，提出基于模型奖励思维的强化学习（RLMT）方法，弥合专门推理与通用对话能力差距，将链式思维优势扩展到更广泛范围，提升整体对话表现。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
OpenAI宣布推出AI在线招聘平台，和微软的领英打起来了
OpenAI计划2026年推出AI在线招聘平台OpenAI Jobs Platform，借助AI匹配企业需求与员工能力，将与微软领英竞争，还与多机构合作，同时扩展学习平台并推认证课程。
The Batch: 872 | 机器藏羚羊混入羊群
中国科学院联合云深处科技等，将云深处科技的 X30 型四足机器人伪装成藏羚羊，引入可可西里保护区藏羚羊群，在不打扰它们的情况下进行观察。该机器人适应复杂地形和极端环境，还能跟踪羊群并传输数据。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0，基于MCP架构，降低技术门槛与学习成本，让科研专注创新。
首个为手机而生的通用 Agent？！苹果做不到的事，“野路子”智谱抢先实现了
苹果预计 2026 年升级 Siri 实现自主行动，但完整落地的执行型 Agent 未推出。8 月 20 日智谱发布 AutoGLM 2.0，称是全球首个可在手机用的 Agent，开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式，能代理操作高频应用。
AI 创业，需要重读 Paul Graham 的「创业 13 条」
2009年YC创始人Paul Graham发表《Startups in 13 Sentences》，虽时间久远但核心观点不过时。创业者Chris Saad、Yaniv Bernstein结合经验和当下环境，剖析这13条创业原则，涵盖选联合创始人、快速发布产品等内容。