「数学难题」共找到 1557 篇相关文章
机器人终于「懂」家务了！伯克利MomaGraph让机器人像人一样做家务
过去家用机器人做家务存在诸多难题，最近加州伯克利和马里兰大学联手推出 MomaGraph 技术。该技术采用「Graph - then - Plan」思路，团队搭建了完整体系，在星动 Q5 上测试效果好，让家用服务机器人迈向实用。
十二大顶尖大模型决战华尔街与量化投资
文章解读重磅论文，该研究汇聚五家顶级AI厂商十二个大模型，在标普500指数十一大板块构建投资组合并测试。结果表明，混合智能策略是稳健收益最佳路径，未来量化投资是人机和量化模型三元融合。
美团龙猫LongCat技术升级！新注意力机制解码速度快10倍，还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA，重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造，计算复杂度降至线性，处理128K上下文解码快10倍，性能不缩水，后续还计划支持动态稀疏比例。
认知重建：Speckit 用了三个月，我放弃了——走出工具很强但用不好的困境
本文作者分享使用 Speckit 三个月的踩坑经历，探讨 AI 编程工具落地难题。介绍复合工程与上下文工程理念，提出 AI 工程化方案，对比传统工具，阐述其设计、落地策略及未来趋势，助力解决企业开发痛点。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
英伟达巧用8B模型秒掉GPT-5，开源了
英伟达携手港大开源Orchestrator-8B小模型，在HLE测试中分数超GPT - 5，成本低且速度快。它靠ToolOrchestra训练法，协调工具解题。此赛道已有多项研究，小模型实用优势明显。
AI时代的天工开物：分子之心掀起生物经济“操作系统”革命 | 甲子光年
生物经济正迈向工程化时代，分子之心作为AI蛋白质设计领军企业，携核心产品MoleculeOS入驻礼来上海创新孵化器。该平台升级后能力强大，还在构建生物经济‘新基建’，解决产业难题。
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
刚刚，Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏，Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客，提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度，成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发，大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
山东大汉苦战15年，硬改全球第三代芯片格局
本文讲述宗艳民创业历程，他从灯泡厂工程师到卖挖掘机，后投身碳化硅产业。天岳先进攻克技术难题，实现量产，获华为投资，还斩获半导体大奖。而美企Wolfspeed破产，天岳先进等中国公司崛起改变行业格局。