「工作负载架构」共找到 2753 篇相关文章
日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级
2025年，iLogtail正式升级为LoongCollector，实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级，有多样Pipeline形态，性能提升，稳定性和隔离性增强，还具备网络探测、无缝迁移等优势，将带来可观测数据全栈采集新体验。
西湖大学于开丞创业做概念世界模型，过亿元融资后首次公开发声
2023 年于开丞做世界模型无人看好，如今该领域大热。他曾否定自己成功工作，提出“概念世界模型”解决泛化问题。其创办的西湖数智已融资超 1 亿，还分享了技术路线及对行业的看法。
AI编程 OpenWolf 持久记忆实战
当前AI编程助手缺乏持久记忆，每次新会话都要重新解释项目信息。开源工具OpenWolf在Claude Code运行流程中嵌入Hook脚本，形成记忆系统，能自动积累经验、减少重复工作，还介绍了记忆文件、适用场景等。
阿里达摩院开源具身大脑基模：3B激活参数性能超越72B，转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型，全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型，在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势，训练用自研架构提效，数据丰富，输入输出灵活。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
AI取代放射科医生还早！Karpathy最新发声：软件工程师也不会失业
Andrej Karpathy发文推荐‘AI并未取代放射科医生’文章，并分享对AI与就业市场关系看法。他指出外界对AI影响就业有‘天真预测’，还阐述用AI取代放射科医生不易的原因及工作因AI变化的标准。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
南洋理工 | 推出开源版MetaQuery：OpenUni，1.1B参数媲美BLIP3-o-8B
南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni，仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源，还采用两阶段训练策略，虽有局限但为多模态模型研究助力。
2499 元产品背后：地瓜机器人将智驾 know-how 转为机器人新解法
AI重塑机器人技术边界，具身智能成新战场。地瓜机器人从地平线拆分，将智驾经验用于机器人。它提出大小脑分层架构落地更快，还推出RDK S100套件，搭建具身智能底座应对数据和应用难题。
独家｜RoboScience 机器科学完成10亿元融资，资金将用于强化 VLOA 大模型与本体
AI科技评论独家消息，RoboScience机器科学近日完成10亿元A轮融资，将深化VLOA大模型技术，推进自研机器人本体工程化与量产。其VLOA大模型有创新性架构，能实现通用泛化，还将发布自研机器人本体。