「深度学习算子」共找到 2019 篇相关文章
ChatGPT「群聊」功能正式开启内测
OpenAI正式在部分地区试点ChatGPT群聊，覆盖移动端和网页端。该功能可用于生活娱乐、工作学习等场景，由GPT - 5.1 Auto模型驱动，操作简单，还考虑了隐私与控制。
中国移动副总经理陈怀达：AI时代，真正的竞争力不在于单一技术的领先
10月19日，中国移动副总经理陈怀达在2025世界VR产业大会演讲指出，VR与AI深度融合，‘AI+’时代有‘三个加速融合’趋势。他还提出关注方向，分享了中国移动‘VR+AI’融合发展体系实践。
企业广泛采用 Agentic AI，但领导层理解滞后
Sauce Labs调查显示，97%公司采用或计划采用Agentic AI用于测试，但61%领导层不完全了解软件测试需求。调查揭示矛盾现象，如受访者既看好自主测试又对数据访问不安。还指出团队与高管期望有差异，需解决不一致。
Adobe 新研究：不用再「喂」训练数据，VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」，借鉴 AlphaGo 自迭代方式，设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练，不依赖标注数据，在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
微调已死？Agentic上下文工程登场，无需微调实现模型进化
斯坦福大学等团队提出 Agentic Context Engineering 技术，让语言模型无需微调自我提升。它将上下文视为作战手册，引入三种协作角色与三项创新，实验显示其在两类任务上表现优异，成本和延迟显著下降。
听说，大家都在梭后训练？最佳指南来了
大模型时代，Scaling Law 边际效益递减，业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门，涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
1.5B推理模型新SOTA，RL训练新解法打破「简单题过拟合、难题学不动」的魔咒
QuestA通过在训练中注入解题提示，实现两项成果：在1.5B模型上实现Pass@1的SOTA性能，还提升了Pass@k性能。它解决了RL训练中简单与困难任务的权衡问题，为开发强推理模型打开大门。
Databricks与OpenAI合作：企业级私有化GPT-5来了
OpenAI和Databricks深度合作，将把GPT - 5等模型原生集成到Databricks平台。企业可在自有数据环境运行模型，通过SQL等调用，Mosaic AI Gateway保障数据安全，多家企业表示期待。
英伟达斥资50亿美元入股英特尔
18日，英伟达与英特尔宣布深度合作，联合开发产品。英伟达将斥资50亿美元入股英特尔，双方以NVLink技术连接架构，合作聚焦数据中心和个人计算领域，旨在提升运行效率，填补产品空白。
Granola 为什么能赢：会议笔记，把产品做简单很重要
Granola是新推出一年多的AI笔记产品，迅速成硅谷创业者、投资人常用工具。其创始人认为，“AI笔记”头号竞争对手是苹果备忘录。产品好用关键在于极简“蜥蜴脑设计”与利用用户“上下文”，文中还分享设计思考与实用经验。