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AI破解500年《纽伦堡编年史》天书!仅用1小时,隐藏惊天真相被揭开
500年前《纽伦堡编年史》中的手写注释难倒人类学者,Gemini 3.0 Pro仅用1小时就给出解读,识别出注释与圣经年代学体系计算有关。它攻克视觉识别、解读缩写、还原历法转换表三大难题,展现惊人能力。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队:关于物理信息神经网络的预处理:如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络(PINNs)为求解微分方程正反问题提供灵活框架,但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法,通过对数据和方程归一化,在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度,不增计算成本。
中兴发了一篇论文,洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级,AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境,勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等,还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势,介绍了中兴的探索实践。
奥特曼想要一个「AI接班人」!劈柴:这一天会来的
近日,奥特曼自曝「AI接班人」计划,认为AI近年能胜任OpenAI部门管理,最终覆盖企业流程。OpenAI企业客户破百万,其构想或为盈利拼图。但目前AI难取代CEO,奥特曼若被取代就去当农民。
TileLang深入详解-第三章-Kernel,Buffer,并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造,包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式,还提及性能优化的矢量化访存,给出代码示例,并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。
Sam Altman:大的要来了
本文分享Sam Altman最新采访核心要点,解读OpenAI战略。谈及疯狂搞基建原因、发展方向、ChatGPT接入APP模式及Sora成功启发,认为未来12 - 18个月AI需求或爆发。
老黄太难了!英伟达Q2营收467亿美元创纪录,股价盘后还跌了5%
英伟达Q2财报营收和每股收益超预期,达467亿美元,数据中心业务贡献大,Blackwell平台表现亮眼。尽管给出高营收指引并扩大回购授权,股价盘后仍下跌。各业务均有进展,正重新定义计算产业规则。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
推理成本骤降75%!gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度,80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型,使推理成本降75%,内存占用为BF16模型四分之一,生成token速度提4倍,还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷,英伟达推出NVFP4提升质量。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。