「开放式研发方案」共找到 1397 篇相关文章
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
登顶Hugging Face GAIA全球榜首！中兴超级智能体终结「AI黑盒」时代
中兴通讯研发的超级智能体Co - Sight 2.0登顶Hugging Face GAIA全球权威榜单。它解决传统智能体痛点，有全链路可信计算框架等创新架构，其智能体工厂和开放标准助力构建生态，展现了智能体产业落地潜力。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
小扎疯狂挖角 OpenAI、签约跳槽就发 7 亿奖金，奥特曼痛批：不懂创新，老“复制”人了
Meta 首席执行官扎克伯格掀起 AI 人才争夺战，向 OpenAI 和谷歌 DeepMind 员工提供巨额签约奖金。OpenAI 首席执行官奥特曼证实此事，称挖角大多未成功，还批评 Meta 不懂创新，只“复制”。此外，奥特曼还谈及超级智能等问题及 OpenAI 未来方案。
从 AI 招聘到数据标注，Mercor 能否打造下一个 Scale AI？
Mercor 从 AI 招聘平台转型为数据标注服务提供商，与 Scale AI 竞争。它利用早期人才招聘积累，为小规模、高难度项目提供灵活方案，虽数据质量待提升，但增长快，2025 年初 ARR 达 7500 万美元，获 1 亿美元 B 轮融资。
AI Agents和Agentic AI有什么区别？
论文《AI Agents vs. Agentic AI》深入探讨AI Agent和Agentic AI的本质差异。AI Agents是集成大模型和外部工具的单体系统，适合简单任务；Agentic AI是多智能体协作新范式，适合复杂场景。还提及挑战、解决方案与未来方向。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读之基于CUTE DSL的通信计算重叠算子实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup分享的回放解读，聚焦基于CuTe DSL的通信 - 计算重叠内核实践。探讨不同通信计算重叠方案，分析在Blackwell上做GEMM + AllReduce融合算子的优势，介绍multimem指令等，还提及接入模型执行路径和性能结果。
对话光帆科技董红光：Manus 让 Agent 走红，但真正的 AI 载体不只有手机
本文是对光帆科技创始人董红光的专访，围绕AI时代的交互与硬件趋势展开。董红光认为AI最合适载体非手机，光帆发布全球首款视觉感知AI耳机，介绍了产品设计原理、操作系统研发等，并探讨了AI硬件市场现状与未来。
阿里云 Tair 基于 3FS 工程化落地 KVCache：企业级部署、高可用运维与性能调优实践
本文介绍阿里云 Tair KVCache 团队与服务器研发存储软硬件结合团队对 3FS 的工程化升级实践。从性能、产品、运维维度优化，为高性能 KVCache 在企业级 AI 场景落地提供范式，还提及未来 3FS 产品化及服务器硬件升级方向。