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从 AI 创业角度看 GEO:如何引流、效果评估,以及创业机会在哪里?
文章从AI创业角度剖析GEO,介绍其原理、内容优化策略、实操建议、效果评估搭建、代表产品等,指出GEO与SEO不同,虽有争议但值得做,还探讨了相比SEO的更多想象空间。
OpenAI自研芯片内幕曝光!18个月前开始用AI优化芯片设计,比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作,将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节,OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计,比人类工程师更快,且合作已持续约18个月。
揭秘LLM“思考”之谜:推理即“梯度下降”,元学习框架解构训练过程,还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架,从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性,还对比不同训练策略,指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
CNSNS|西工大曹文博、张伟伟:克服优化求解器中的损失条件数瓶颈:一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注,但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈,指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR,在收敛速度与稳定性间建立平衡,实验验证其有效性。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
【万字长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
Anthropic发布全新Prompt Engineering指南,涵盖元提示、模板等关键技术。介绍了prompt类型、必备要素,还给出优化技巧,如添加示例、思维链精炼等,涉及XML标签、链式提示等方法,也提及减少幻觉、提高一致性等内容。
刚刚,DeepSeek最新发文!V3/R1训练细节全公开,信息量巨大
网信办新规生效,DeepSeek回应,标注AI生成内容,公开V3/R1训练细节。介绍训练分预训练和优化训练,深挖数据使用,还谈及推理、开源情况,也提到对抗AI幻觉与滥用风险的措施。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
Cloudflare 增强robots协议:对“AI白嫖”说不
互联网面临开放内容被利用或封闭内容失读者的困境,AI加剧此局面。Cloudflare持近20%网站流量,先推抓取付费策略,又推“内容信号政策”,升级robots.txt,限制AI训练使用内容。
是剧本杀来了?还是儿童剧本杀教育机会来了!
儿童剧本杀教育的兴起,不仅为孩子们提供了一种新颖的娱乐方式,也带来了教育的新机遇。它通过沉浸式体验,让孩子们在玩耍中学习历史,培养兴趣,同时满足了市场对创新教育内容的需求。