「哥大团队」共找到 7284 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
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
Transformer | 一文带你了解Embedding（从传统嵌入方法到大模型Embedding）
文章介绍Embedding基础知识，从传统统计方法到如今大模型用例演变过程。涵盖传统、静态、上下文及大模型Embedding技术，如TF - IDF、word2vec、BERT等，还剖析DS - Qwen1.5B的Embedding并以图展示。
AI出码率70%+的背后：高德团队如何实现AI研发效率的量化与优化
文章围绕建立统一数据采集和指标体系，搭建AI统一数据采集能力，定义AI出码率等核心指标，构建AI效率研发指标体系，还介绍了数据采集方案、指标计算等，实现数据驱动闭环。
国内外AI大厂重押，初创梭哈，谁能凭「记忆」成为下一个「DeepSeek」？
文章指出‘记忆’或成引爆新一轮AI浪潮的关键。当前，国内外AI大厂和初创企业纷纷入局，围绕‘记忆’研究是大模型新方向。‘记忆’是技术和应用的双重诉求，研究路线多样且各有优劣，未来竞争激烈，谁能突围尚未可知。
大模型公司挖墙脚哪家强？报告：Anthropic人才吸引力是OpenAI的8倍，留存率达80%
风险投资公司SignalFire报告显示，大模型公司人才争夺激烈，Anthropic是大赢家，顶尖AI人才留存率达80%，从OpenAI等公司挖人成效显著，秘诀在于精准挖角、独特文化和产品共鸣。
2026 AI 大模型技术体系综合开源影响力榜单发布，中国开源实力领跑全球
2026年全球AI产业迈入新阶段，开源生态影响力成关键。4月17日CSDN联合多家机构发布《2026大模型技术体系综合开源影响力榜单》，从四大维度、53项细分指标评估，呈现开源生态地图，助力中国AI开源跨越。
30人团队震撼英伟达！Jim Fan自曝三个教训，重押世界模型
英伟达Jim Fan带队创立GEAR实验室，30人团队产出惊人，涵盖机器人学习完整技术栈。团队有GR00T基础模型等成果，Jim Fan还分享三个教训，重注视频世界模型，提出仿真世界三阶段，指出物理AI未来是新基础设施。
独家对话大晓机器人陶大程：具身机器人大脑，不必装下整个世界｜甲子光年
甲子光年独家对话大晓机器人陶大程，探讨具身机器人大脑。陶大程提出控制充分状态，大晓用Kairos模型回应世界模型问题，强调行动后果建模，还谈了数据处理、技术风险及应用场景等。