「计算范式转移」共找到 1682 篇相关文章
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
银杏谷资本陈向明：用“科技第一性原理”看未来｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典上，银杏谷资本陈向明分享科技投资见解。他指出投资底层逻辑已变，应建立新范式，用“后视镜”“望远镜”“放大镜”做决策，还强调构建投资“生态”，从学科发展找确定性。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
罗福莉携小米MiMo-V2-Flash首次亮相：一次在推理与Agent上的下注｜甲子光年
大模型进入新阶段，效率成能力一部分。小米MiMo团队12月16日晚发布并开源MiMo - V2 - Flash，负责人罗福莉首亮相。该模型在推理、编程和智能体场景表现出色，在架构、训练方法等有创新。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
预测下一个像素还需要几年？谷歌：五年够了
谷歌DeepMind研究者分析下一像素预测在图像识别与生成任务中的扩展特性。实验显示其扩展趋势与文本类似但效率低，最优策略因任务和分辨率而异，预计未来五年逐像素建模可行。
Crossplane 从 CNCF 毕业，实现了生产环境成熟
云原生计算基金会（CNCF）毕业了 Crossplane 项目，标志其达到重要里程碑。它能将 Kubernetes 转成云基础设施通用控制平面，已通过多阶段，有众多贡献者与企业用户，虽有争议但发展前景好。
识别1600+种人类语言，支持少样本扩展到5400+种语言，Meta自动语音识别模型开源
Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言，含500多种首次被AI理解记录的语言，还可通过少样本扩展到5400多种，改变了多语言ASR构建范式。
当AI从云端“下沉”，Arm如何赋能端侧
端侧AI发展近十年，已进入应用快速拓展期，成为推动消费电子革新重要力量，但面临视觉处理、内存平衡和应用迭代等挑战。Arm推出相关平台与技术，如SME2，提升AI性能与能效，还与厂商合作，持续创新赋能端侧。