「快与慢」共找到 7224 篇相关文章
不拼参数,拼认知:工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节,形成“大小协同”格局,但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系,其Industrial Copilot等产品落地中国,还自研基础模型突破瓶颈,围绕‘AI for Real’理念布局。
入局AI Infra:程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统,系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战,如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架,还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
推理与操控能力双提升!具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow(FiS - VLA)统一双系统VLA模型,实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中,成功率和控制频率提升显著,泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
不是视频模型“学习”慢,而是LLM走捷径|18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出,为何语言模型从预测下一词中学到很多,视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理,像在“柏拉图洞穴”中,还探讨了AI走出困境的方法。
CSDN智研社欧洲首聚,共话技术范式转换下的创新与合作
随着大模型代表的第四次技术革命进入关键期,科技范式转换。5月7日,CSDN智研社2025欧洲站首场线下活动在巴黎举办,众多人士交流分享,未来CSDN还将在更多国际城市办活动。
微软 Build 2025:AI 智能体时代与开放智能体网络的构建
微软 Build 2025 大会展示迈向 AI 智能体时代路径,如发布新功能助力开发者,让 AI 智能体更强大安全,支持开放智能体网络,还推出平台加速科学发现。
火山引擎 veFuser:面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破,但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架,能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验,且未来会持续迭代。
斩获4.1K star,再见tcpdump!这款开源神器让网络分析快如闪电!
Kyanos是基于eBPF技术的开源网络分析工具,能透视Linux内核网络活动,解决分布式系统网络难题。它零配置、有内核级透视和智能流量解密能力,功能丰富,应用场景广,相比同类优势明显。
75页哈工大多模态推理大模型最新综述:感知、推理、思考与规划
哈工大提出75页多模态推理大模型综述,围绕四阶段发展路线图展开,即感知驱动的模块化推理、以语言为中心的短推理、以语言为中心的长推理、迈向原生多模态推理模型,还给出挑战性基准测试和实验案例见解。
无需训练!让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力,数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型(VLM)像‘视力好但数学差的学生’,论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案,实验显示在数学基准测试中表现亮眼,还通过实验揭示层间能力分布。