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创业7年干出一个全球第一,这家深圳芯片公司冲刺港股IPO
曦华科技冲刺港股IPO,其2024年scaler芯片出货量全球第二,ASIC架构scaler产品市场份额达55%排第一。不过,公司仍亏损,且面临激烈竞争。它靠产品创新和高研发投入提升估值,后续有应对竞争的规划。
为什么烧钱救不了中国AI?
文章对比中美AI企业资本开支,指出美国在消费市场、资本市场、人才培养上有优势,但中国AI有独特优势,如效率与场景驱动,还有庞大工程师群体和人才回流。强调中国应坚持开放,走差异化发展道路。
AI分析师强得可怕
博主黄益贺称其AI分析师比多数人类分析师厉害。以分析ChatGPT Atlas为例,展示其深度思考、调研和分析能力。还介绍了用Claude Skills做的AI分析师能力包升级,提升了深度思考能力。
刚刚,Dexbotic开源!VLA性能+46%,机器人叠盘子100%成功,统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台,可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略,还推出开源硬件DOS - W1,覆盖训练需求,架构有创新。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案,包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构,通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等,以及大模型微调和评估方法。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等:FENN:特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络(PINNs)求解偏微分方程收敛慢,尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络(FENN),在PINNs输入引入几何和物理特征,提升收敛速度,经正、反及参数化问题验证其有效性。
告别微调时代:拖拽式LLMs实现12000倍加速适配,输入描述,秒级定制LLM,效果、速度全面超越
传统高效微调技术成大规模部署瓶颈,论文提出Drag-and-Drop LLMs (DnD),仅需输入目标任务未标注提示,即可秒级生成适配的LoRA权重,实现LLM秒级免训练适配,效率、性能和泛化性上均有突破。
Karpathy教你值回ChatGPT 200刀「票价」,初创工程师揭秘ChatGPT最核心能力
AI大神Andrej Karpathy用一张图教你选ChatGPT模型,给出使用指南,如简单问题用4o,困难问题用o3等。初创工程师Eric Hayes揭秘其背后复杂记忆系统,含保存记忆、聊天历史等,提升了用户体验。
智谱公布“降智”的秘密:Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水,称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常,还给出避坑指南,如在线异常监控策略,优化后系统更稳定,吞吐量提升。
大模型落地 B 端营销:京东物流如何用 Agentic Workflow 破解"机械感"难题,实现降本 50%
在数字经济与物流产业融合背景下,B端营销面临挑战。京东物流王春阳分享B端营销实践,从人机协同到全流程大模型培育,用Agentic Workflow破‘机械感’难题,实现降本和转化率提升。