「规模时代」共找到 1597 篇相关文章
OpenAI 硬件负责人的闭门分享：硬件的「终点」依旧是智能手机
OpenAI 硬件负责人 Richard Ho 认为真正的限制是整个系统，继续依赖 NVIDIA 硬件路径，无法把模型推到下一个量级，因此 OpenAI 要重新拿回 AI 运行的底层控制权。他指出手机不是为 agent 设计的，未来是云边结合，现有手机系统难满足 AI 时代需求。
AI 实在太快：Replit 估值快 90 亿美金，Higgsfield 9 个月 ARR 突破 2 亿美金
AI 时代发展极快，Replit 9 月估值 30 亿美金，现正进行新一轮 4 亿美金融资，估值约 90 亿美金。其 ARR 增长迅速，还推出开发移动 App 新功能。同时，Higgsfield 9 个月 ARR 突破 2 亿美金，完成 1.3 亿美金 A 轮融资。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
跳过“逐字生成”！蚂蚁集团赵俊博：扩散模型让我们能直接修改Token | MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，蚂蚁集团赵俊博称扩散架构能直接修改控制token，理论上速度更快、成本更低。他团队押注扩散架构，近期开源千亿规模LLaDA 2.0。该领域虽处早期，但发展快，吸引众多巨头和初创公司布局。
MOE RL实战：统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作，实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等，指出训练难点，分析KL Loss异常归因，验证其在MoE模型RL应用效果，还探究模型规模对训推不一致性的影响。
7.5K Star！HKUDS开源AI全栈开发框架，产品经理的Demo神器！
AI时代从论文到产品Demo开发全链路工作耗时费力，现有Agent也有诸多问题。香港大学数据科学实验室（HKUDS）开发的DeepCode开源框架，定位“全自动AI软件开发框架”，可一键从论文/需求生成完整项目，已获7.5K Star。
比 Context7 更靠谱：Exa-code 靠 1B+ GitHub 与 Stack Overflow 减少幻觉
Exa团队索引超1B+文档、GitHub仓库等内容，exa - code对其混合搜索、分块处理。它是首个为编码代理制作的Web规模上下文工具，在代码幻觉评估中表现超流行网页搜索工具，核心技术有专为AI的搜索引擎和高效返回上下文。
AI Code要变天了，Meta首个代码世界模型登场！
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型（CWM），旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理，code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优，能与更大规模或闭权重的LLM竞争，还介绍了训练、数据集等情况。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
李建忠对话 KK 凯文.凯利：通用智能是个伪命题，AI 不应该模仿人类 | AI 进化论
CSDN策划的“AI进化论”直播栏目，超50万人观看。李建忠与凯文·凯利跨洋对谈，涉及人机交互、智能路线等十大话题。凯利观点犀利，如认为通用智能是伪命题，AI创造力是“异人”的，科技巨头难在AI时代保持主导等。