「正交子空间分解」共找到 1401 篇相关文章
Altman 嘲讽 Meta 挖走的不是顶尖人才，OpenAI 高管首曝内幕：ChatGPT 如何让我们一夜“封神”
AI 领域人才抢夺激烈，Meta 招募 AI 人才触动 OpenAI。OpenAI CEO Altman 嘲讽 Meta 没挖到顶尖人才，还透露正评估薪酬。同时，OpenAI 播客揭秘 ChatGPT 幕后，包括名称由来、传播、内部辩论等，也谈到模型问题及应对。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。
图解Vllm V1系列6：KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明最新论文研究扩散模型与表征学习的联系，提出Dispersive Loss正则化方法。它无需正样本对，有高通用性、低计算开销等优势，在多模型测试中提升了生成质量，在其他任务也有潜力。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等：多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。
揭开大模型“伪遗忘”，港理工等团队：结构不变就是没忘
近年来大语言模型隐私风险受关注，机器遗忘技术应运而生。港理工等团队构建表示空间诊断工具，区分‘可逆性遗忘’与‘不可逆遗忘’，揭示遗忘现象背后表示结构变化规律，还做了相关实验并得出核心结论。
谷歌发布最强 AI“全家桶”、一句话就让AI拍大片！这一夜，谷歌Gemini贯穿始终，网友：果然Android“靠边站”了
谷歌在I/O大会推出AI“全家桶”，含Gemini 2.5模型更新、搜索新AI模式等。谷歌已发布十多个新模型、20多个重大AI产品与功能，多项数据显示AI发展迅速，还有多项目融入产品，多模态模型升级。
红杉AI峰会闭门6小时，150位创始人共识浮现：AI不再卖工具，而是卖收益
第三届红杉资本AI峰会落幕，150位全球顶尖AI创始人齐聚。会议指出AI正从卖工具转向卖收益，还探讨了操作系统之战、智能体经济等话题，给出面向未来三年的定位图等，提醒从业者转变观念。
伯牙智能创始人兼CEO刘欣：灵巧手重塑具身智能｜甲子引力X
2024年4月28日，「AI共潮生—2025甲子引力X科技产业新风向」大会举办。伯牙智能CEO刘欣分享称，AI在物理世界赋能需灵巧手，其操作发展尚处初期，有软硬件挑战，还提出对数据及触觉传感能力的新思考。