成本优化」共找到 2582 篇相关文章

推荐文章7

前谷歌研究员发文:算力崇拜时代该结束了

前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出,过去十年 AI 创新依赖算力,但如今持续扩展训练计算资源效率极低,收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素,批判 Scaling Law,并提出未来创新方向。

机器之心
产品应用7

从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神!首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex,生成效率提4倍

10月29日,Cursor 2.0发布Composer大模型,效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法,如强化学习、平衡训练与推理负载等,还提及未来方向及研发反思。

InfoQ
新闻资讯8

OpenAI深夜双王炸!GPT-5.1 Pro紧急发布,降维打击Gemini 3

OpenAI同一天发布GPT-5.1 Pro和GPT-5.1-Codex-Max。前者向Pro订阅用户推出,主打「情商智商」双强;后者在Codex平台上线,专为「长时间、高强度」开发任务设计,采用「压缩」机制,表现出色。

新智元
算法论文8

只演示一次,机器人就会干活了?北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗

北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架,仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据,解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题,在仿真和真实机器人上验证效果良好。

量子位
算法论文8

扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择

文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。

机器之心
开源动态8

让本地大模型不再重复推理的缓存技巧

本地跑大模型时,同样问题换说法问,模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题,它将语义相似查询规范化为统一缓存键,实现近乎即时的重复查询响应,还避免了随机性响应问题。

AI工程化
算法论文8

ICCV 2025 | FDAM:告别模糊视界,源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节

针对视觉 Transformer(ViT)‘低通滤波’特性致细节丢失问题,北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发,能提升模型在分割、检测等任务性能,取得 SOTA 效果,有巨大应用潜力。

机器之心
新闻资讯7

全国首部AI智能体应用评估标准,现公开征集起草单位和个人!

2025年是AI智能体元年,市场规模将达113亿美元,但企业部署面临‘效能黑箱’,缺乏评估规范。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草,现征集起草单位和个人。

AI工程化
产品应用8

Claude封锁中国,腾讯带着国产AI编程工具CodeBuddy来了

Claude封锁中国背景下,国产代码模型加速发力。腾讯CodeBuddy上线,其IDE和CLI有新特性。InfoQ采访团队,探讨定位、技术等思考,国产模型与工具、生态形成“模型—工具—生态”链路。

InfoQ
7

第一家被收购的AI浏览器公司,43亿成交,产品还在内测

全球第一家被收购的AI浏览器公司诞生,Atlassian以6.1亿美元收购The Browser Company,重点是尚在内测的Dia浏览器。收购早有预谋,The Browser Company为获资源,Atlassian看好Dia潜力。

量子位