「时间相关性」共找到 1500 篇相关文章
一盘大棋!OpenAI「截胡」IMO金牌,奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌,抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM,在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热,陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
超越 GoF:现代 AI 系统实用设计模式
文章指出AI系统需要设计模式,如GoF塑造软件设计,云计算引入新模式,机器学习社区也有相关模式。文中介绍现代AI系统的5类实用设计模式,含提示和上下文、负责任的AI、用户体验、AI - Ops和优化模式等,并举例说明。
为什么你的"AI 优先"战略可能大错特错?
文章指出与其说AI First,不如说软件工程First。AI时代人成了瓶颈,应把人从链条拿掉。但实施AI First需满足自动化测试、CI/CD流程等条件,且只适合部分场景。还介绍了相关技术栈、功能开发和修复路径及成果。
准确回答视频细节!11B模型挑战视频理解「证据级」任务,开源可商用
近日,复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系,有六项证据级能力,架构设计独特,采用Apache2.0开源许可。
西湖大学修宇亮:数字人重建,慢慢都会变成基础模型的微调任务 | GAIR 2025
12月13日,西湖大学修宇亮在GAIR 2025分享数字人重建进展。其团队成果UP2You将建模时间从4小时缩至1.5分钟;ETCH获更准确内部人体结构;Human3R可实时动态重建人物场景。他认为未来数字人重建将成基础模型微调任务。
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。
苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。
10个Agent一键组队:并行智能体协作,端到端交付从24h缩减到4h!
过去写代码靠程序员手动输入,即便有Copilot等工具,仍需人主导。并行代理出现后,程序员可调用多个AI并行工作,将端到端交付时间从24h缩减到4h,思维方式也需转变,对工程师能力要求也有变化。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算(HPC)在大模型时代的重要性,以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术,陈文光、翟季冬等助力大模型训练,武永卫团队优化推理,张悠慧探索类脑计算。
AI 的下一个战场:端侧模型崛起
大模型退烧,小模型接棒。腾讯、阿里等大厂纷纷官宣小模型成果,英伟达、OpenAI 等也有相关动作。端侧模型赛道广阔,但技术含量不低,面壁智能在端侧模型探索上成果丰硕,其 MiniCPM 系列不断迭代,还在多领域落地。