「老旧系统迁移」共找到 2010 篇相关文章
拯救大模型的逻辑短板：Nature文章预测符号主义AI与神经网络的联姻将引爆下一场技术革命
结合逻辑系统与神经网络成AI热门趋势，神经符号AI崛起，旨在弥补神经网络短板。虽面临技术挑战，但已在多领域展现潜力，不过也有质疑声，其发展仍面临诸多难题。
SGLang｜SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion，它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理，能显著提速工作流，视频展示了多种功能。
AI如何成为企业的“数字员工”？中关村科金的超级连接答案 | 甲子光年
中关村科金在EVOLVE 2025峰会上，系统回答AI成企业“数字员工”问题。针对落地困境，提出多方案；发布得助智能客户平台5.0等，实现多方面连接；强调务实态度，助力企业智能化升级。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
震撼全网！3位00后夺200万大奖，卷走鹅厂顶级Offer
历经四个月，「腾讯广告算法大赛」战果揭晓，「Echoch」战队夺冠，另有两支战队杀入三甲，前十名全员获鹅厂Offer意向书。赛事揭示推荐系统正迈入「端到端生成」新纪元，各战队方案亮点多。
小米陈龙团队首作：统一具身与自动驾驶的开源模型
小米具身智能团队发布首篇论文，提出统一具身智能与自动驾驶的新模型MiMo-Embodied。该模型在多任务中领先，其四阶段训练框架打通两领域边界，为行业提供新范式。
AI 也有长久记忆了！谷歌Nested Learning让AI拥有持续学习的生命力
Google Research科学家研究直指AI领域难题，其论文《Nested Learning: The Illusion of Deep Learning Architectures》已提交NeurIPS 2025。Nested Learning打破认知框架，提出三大核心贡献，构建HOPE架构，性能优越，将改变终身学习应用领域。
强化学习+大模型记忆：Mem-α，让智能体第一次学会“如何记忆”
在大语言模型发展中，‘记忆’是智能体具备长期智能的关键。现有外部记忆系统有局限，Mem-α将强化学习引入大模型记忆管理体系，解决记忆难题，在性能、泛化等多方面表现出色。
AI武装的黑产背后，这群人正在打一场看不见的战争。
文章揭示AI在黑产中的应用，如换脸、薅羊毛、钓鱼等，还介绍网商银行安全团队以攻为守的防御策略，像用AI生成验证码、检测行为特征，目标是抬高黑产作恶成本。
抖音SAIL团队联合港中文MMLab推出SAIL-Embedding：打通「视、文、音」的全模态嵌入
字节跳动抖音SAIL团队联合港中文MMLab提出SAIL - Embedding，专为大规模推荐场景设计，实现视、文、音统一表征，解决传统多模态模型局限，在抖音业务场景效果显著，相关技术报告已公开。