「技术挑战」共找到 3590 篇相关文章
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。
吴欣鸿内部分享，美图在 AI 时代的组织进化心得
美图创始人吴欣鸿内部分享《美图在 AI 时代的组织进化》。当前美图面临外部竞争与内部惯性挑战，RoboNeo 项目实践“反惯性工作流”获成功，还介绍“AI 原生组织”，并提出全员用 AI、推创新工作室等举措。
工具增强的多模态LLM综述
多模态大语言模型（如GPT - 4V）虽有强大图文理解能力，但受数据稀缺、复杂任务表现不佳和评估标准不统一限制。论文提出为MLLM集成外部工具，构建全景图，覆盖多维度，还指出挑战与对策。
谷歌前CEO深度专访：AI、智能体会重塑世界
谷歌前CEO Eric Schmidt在Ted专访中，从AI起点AlphaGo说起，阐述其从大模型到自主决策智能体的发展，还提及算力电力需求增长、监管、开源等问题，虽挑战多，但他对AI重塑世界充满信心。
vLLM Ascend超越MindIE？ 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测
国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战，华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异，得出两者在不同场景各有优势的结论。
视频理解新标杆，快手多模态推理模型开源：128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5，其有时序定位、描述和推理能力，跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略，经四阶段预训练和多阶段后处理，团队成果多，推动多模态技术落地。
Builder.ai 破产背后：700 名工程师伪造 AI 是假，重复造轮子及财务造假是真
印度AI独角兽Builder.ai破产引发关注，此前有说法称其用700名工程师伪造AI。经与前员工沟通，这一说法不实。该公司搭建了AI工具Natasha，技术栈含Python、GPT等，但存在重复造轮子、财务欺诈等问题致破产。
资本视角下的智造落地战：五位投资人划定关键赛道与投资红线｜甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上，五位投资人共议智能制造。他们认为当前制造业面临降本增效等挑战，投资时“团队”是关键，中国智能制造在多领域有成长空间，创业者要内修能力、外抓需求。
弯道超车？国产具身，千小时人类数据激发智能涌现
近日，深度机智用人类学习范式在国际 Benchmark 上击败巨头，成果两会首日被央视报道。其全新架构源于一年多积累。英伟达也有人类学习尝试。深度机智构建全栈技术矩阵，成果显著，3 月底成果将开源。
英伟达亲手终结CUDA「护城河」？传奇芯片架构师引发争议
英伟达CUDA宣布20年来最重大更新，引入CUDA Tile技术，降低开发门槛。芯片界传奇人物Jim Keller质疑此次更新是否终结CUDA「护城河」，文章分析了相关问题，指出瓦片架构对英伟达内外移植性的不同影响。