「工程化挑战」共找到 2303 篇相关文章
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应:关于 K2 Thinking 爆火后的一切争议
上周,月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking,主打“模型即 Agent”,引发广泛关注。今日凌晨,杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动,回应 K2 Thinking 相关问题,如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。
社区供稿丨Hugging Face创始人 x 小红书技术副总裁:关于开源、AI与技术人成长
今年1024程序员节,小红书技术副总裁凯奇、语音模型技术负责人风龙与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf深度对谈。围绕AI Coding、开源、AGI等核心观点展开,探讨开源闭源、AGI未来、AI人味及个人能力等话题。
大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。
能懂孩子、懂爸妈、还懂宠物,这届AI硬件太会了
在AI终端生态大会上,荣耀携手伙伴展示AI新用法,发布八大AI场景化生态解决方案,覆盖多高频场景。其构建的AI生态网让AI从‘能用’到‘好用’,还重新定义硬件与人的关系,让AI更懂生活。
倒计时18个月!微软AI CEO爆料:类人意识AI或将降临
微软AI CEO Mustafa Suleyman称未来18个月可能出现「看似有意识的AI」,他主张对AI自主性坚持「预防原则」,还谈及AI意识、人格工程、理想AI伴侣等话题,描绘了「增强人类」图景。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大:纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力,通过“幂采样”纯采样算法,在多推理任务上媲美或超越RL后训练,挑战“RL才能提升推理”观念,为理解基础模型潜力开新视角。
腾讯云黄世飞:企业如何构建面向未来的 AI-Ready 智能数据基座
本文是腾讯云副总裁黄世飞在腾讯全球数字生态大会的分享,介绍腾讯云AI - Ready数据平台建设进展,涵盖背景挑战、架构创新、生态落地等内容,还提及相关应用实践及未来规划。
景不动人动,MLLM如何面对「移步换景」的真实世界?OST-Bench揭示多模态大模型在线时空理解短板
上海多所高校研究者提出 OST - Bench,从智能体探索场景动态在线视角挑战大模型能力。它更贴近真实世界,揭示主流多模态大模型在线时空理解短板,为未来模型发展指明方向。
刚刚,全球首个GB300巨兽救场!一年烧光70亿,OpenAI内斗GPU惨烈
为争夺有限GPU,OpenAI内部争斗激烈,2024年算力投入70亿美元仍不够。微软发布全球首台GB300超算专供OpenAI,可让万亿LLM数天训完。OpenAI建立资源分配机制应对挑战。
RAG新王:AccurateRAG屠榜SOTA
大模型记不住私有或实时信息,RAG 落地遇难题。AccurateRAG 是 Qualcomm 团队端到端工程方案,有 4 个模块化组件,在 6 个数据集上刷新 SOTA,解决 RAG 文档解析、检索和生成难题。