「推理速度」共找到 2512 篇相关文章
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应:关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周,月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking,主打“模型即 Agent”,引发广泛关注。今日凌晨,杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动,回应 K2 Thinking 相关问题,如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
硅基流动完成新一轮数亿元融资,打造开发者首选生成式 AI 开发平台
硅基流动完成数亿元 A 轮融资,由阿里云领投。创始人袁进辉称业务因开源大模型崛起和算力需求激增爆发式增长。公司推出高性能推理引擎等,产品服务多个行业,未来将深耕创新、推动 AI 应用。
Qwen3.8-27B 登顶全球开源榜第一,曾经的「源神」又回来了!
8月17日,阿里发布的Qwen3.8 - 27B成Hugging Face热门第一。它以27B参数在部分测试中与前沿闭源模型比肩,可本地运行。不过推理慢、真实任务表现待提升,它让前沿Agent能力下放到个人电脑。
Clawdbot 之后,我们离能规模化落地的 Agent 还差什么?
OpenClaw爆火,但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题,指出需关注稳定性等指标,还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
吴恩达年终总结:2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出,今年推理模型性能提升但有成本,AI人才争夺激烈、薪酬高,数据中心建设投入大,智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金!上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金,在HiPhO基准测试获12金1银,超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试,用多阶段强化学习训练模型,开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。
996 工作制席卷硅谷!招聘启事惊现“加班警告”:接受就是年薪翻倍+股权暴增,不接受就滚蛋
996工作制正席卷硅谷,尤其在AI等高速迭代领域。过去美国强调工作与生活平衡,如今为追求速度,加班成刚需。部分公司用996筛选员工,也有公司分层推进。但此举引发争议,还存在法律风险。
「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。
24K+ star!AI 专用无头浏览器,快11倍、内存省9倍!
Lightpanda是专为AI代理、网页抓取和自动化测试而生的开源无头浏览器,用Zig语言重写核心引擎。官方称其速度比Chrome快11倍,内存占用仅为1/9,兼容主流自动化库,目前处于Beta阶段,已获24k+ Star。