「协同效率」共找到 1569 篇相关文章
谷歌前CEO深度专访:AI、智能体会重塑世界
谷歌前CEO Eric Schmidt在Ted专访中,从AI起点AlphaGo说起,阐述其从大模型到自主决策智能体的发展,还提及算力电力需求增长、监管、开源等问题,虽挑战多,但他对AI重塑世界充满信心。
从辅助工具到智能决策,大模型如何改变人才选拔方式?
随着大模型应用拓展,企业人力资源管理成落地热点。阿里巴巴技术专家程鹏认为,大模型在人才选拔与培养中有效率、个性化、客观决策等颠覆性价值,也面临落地挑战,还分享应对策略等内容。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
以加代乘?华为数学家出手,昇腾算子的高能设计与优化,性能提升30%!
大模型落地面临推理难题,华为团队基于昇腾算力发布三项硬件亲和算子技术研究,包括以加代乘的AMLA算子、融合算子技术、SMTurbo加速技术,实现能效、协同和速度突破,未来将拓展应用场景。
BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现
BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。
全新GPU高速互联设计,为大模型训练降本增效!北大/阶跃/曦智提出新一代高带宽域架构
随着大模型参数规模扩大,分布式训练成关键路径,高带宽域设计对提升训练效率至关重要。现有HBD架构在可扩展性、成本和容错能力等方面有局限,北大、阶跃、曦智团队提出InfiniteHBD架构解决问题。
这场巅峰对话,把China AI的基因、堵点和未来聊透了|甲子光年
2025年4月28日,甲子光年大会巅峰对话探讨‘China AI如何重塑全球AI价值坐标系’。大模型、算力、具身智能、芯片领域嘉宾各抒己见,谈China AI基因、应对策略、行业堵点及未来判断。
王炸!微软AI Agent支持A2A、MCP协议,智能体黄金时代降临
今天凌晨微软官网宣布Azure AI Foundry和Microsoft Copilot Studio支持Agent开发协议A2A,还会与谷歌合作扩大该协议。此前微软已支持MCP,两协议能打破智能体诸多壁垒,提升开发、自动化效率。
AI Coding 之后,如何让 Agent 进入企业研发全链路?得物推荐的 Harness 实践
得物资深技术专家白忠魏在AICon大会分享实践。团队目标是将AI Coding扩展为全链路方法,介绍了PDCA循环、全链路前提、七阶段护栏等探索,还提及用知识体系和混合Agent架构解决问题,已有阶段性成果。
全球首个!国产AI开源系统一周狂改百款软件,全程0人干预
中国正从「制造大国」迈向「智造强国」,国产工业软件面临性能瓶颈。面壁智能联合OpenBMB开源全球首个Stencil优化AI系统ForgeStencil,1周自动优化100+软件,全程0人干预,提升研发效率,切中制造业升级诉求。