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初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录

作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。

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LLM本质上永远无法实现真正的正确推理

日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。

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首个为手机而生的通用Agent?!苹果做不到的事,“野路子”智谱抢先实现了

苹果预计2026年升级Siri实现自主行动,但完整落地的执行型Agent仍未推出。8月20日,智谱发布AutoGLM 2.0,宣称是全球首个可在手机用的Agent,开创‘Agent + 云手机 / 云电脑’范式,能代理操作高频应用。

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LLM-based Agent的代码生成综述

这篇2025年的综述指出,传统代码生成技术难完成复杂开发任务,而基于大语言模型(LLM)的代码生成代理应运而生。它把LLM作为“大脑”,具备自主规划等能力。文章梳理了该领域的核心特征、技术体系、应用实践等,也剖析了挑战与未来方向。

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开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练

传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。

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全新 AI 消息模型:Apache RocketMQ 如何让 AI 应用拥抱事件驱动架构?

AIGC浪潮下,大语言模型重塑应用开发范式,开发者构建AI应用面临诸多挑战,需可靠高效的异步通信机制。Apache RocketMQ在AI时代演进,有轻量化通信与智能化资源调度两大创新,还介绍了多场景实践。

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穿上唐装,黄仁勋在急什么?

北京时间7月16日,黄仁勋穿唐装在「链博会」演讲。此前英伟达H20芯片获出口资格,RTX Pro芯片将在华发售。他与雷军聊AI和小米汽车,谈H20芯片、Meta抢人等话题,还称财务自由无梦想。

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舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。

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颠覆搜索引擎,下一代Agentic Deep Research!12家顶尖学术机构联手提出

在信息获取方式变革背景下,12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research,它由大模型驱动,可自动规划检索路径等,或颠覆传统搜索范式,且有基准成绩和TTS Law支撑,开源生态也在聚焦。

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【博客转载】CUDA Local Memory

文章围绕CUDA本地内存展开,介绍其为线程私有存储空间,访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例,展示数组索引复杂度对存储位置的影响,还给出判断存储位置的方法及优化建议。

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