「跨语言混合」共找到 1573 篇相关文章
刚刚,全场景L4全球第一股诞生!市值百亿
驭势科技今日登陆港股,成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’,公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强,还将推动AI司机订购模式成熟。
不换GPU,性能飙升2.8倍!英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日,英伟达官网披露,基于Blackwell架构的推理软件栈升级,让混合专家模型(MoE)推理效率迎「阶跃式」突破,单GPU吞吐飙升2.8倍,显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力,还进行多项优化。
打工人五一自救指南:把活全甩给AI,准备免打扰出门
五一将至,为避免假期工作内耗,可安装百度智能云打造的AI助手DuMate。它支持多模态理解与生成,能跨应用完成复杂任务。经测试,它可高效处理整理文件、生成报告等工作,还能并行处理多项任务。
我们就这样在一起搞了两年
作者2024年离开特赛发后创业,用积蓄和炒股所得作为本钱。项目避开大语言模型和视频生成,选教育领域做考研调剂志愿填报,用agent完成工作。产品销售不错,作者虽有心理波动但坚持,未来想尝试新领域。
西湖大学张驰团队:不重训,也能让视频生成更长更稳丨CVPR 2026
AI 视频生成目前存在长视频稳定性问题,西湖大学张驰团队提出 《Free-Lunch Long Video Generation via Layer-Adaptive O.O.D Correction》。研究表明 FreeLOC 方法能提升长视频生成质量,且具跨模型通用性,还揭示了问题机制,降低算力成本。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
马斯克说今年编程就要死了,你信吗?
近期一条推文称马斯克预言编程今年将消亡,引发热议。但实际是作者二次创作,马斯克只是即兴推测年底或不用写代码。‘AI 直接生成二进制’有跨平台、可审查、可靠性三个问题,编程更可能走向‘AI写、人审’。
震撼!0人类,16个Claude全自主开发,2万美元十万行代码成功运行Linux
Anthropic研究员用Claude Opus 4.6智能体团队自主编写超十万行代码的C语言编译器,能运行《毁灭战士》、编译Linux内核。团队用拉夫循环等机制让Claude自主开发,虽有局限但全自动软件开发时代已提前降临。
CES 2026趋势照进现实:算力引擎RK182X重塑千行百业,瑞芯微AI生态大会共建落地生态
CES2026推动AI走向现实应用,瑞芯微RK182X作为AIoT2.0算力引擎,在视觉语言和大语言模型表现卓越,支持Qwen3 - VL系列模型。它在音频体验、多领域赋能出色,瑞芯微还构建产业生态促场景落地。