「算力性能」共找到 2570 篇相关文章
红杉美国：未来一年，这五个 AI 赛道我们重点关注
红杉资本分享未来 AI 投资判断，认为 AI 革命堪比工业革命，蕴含 10 万亿美元机遇。未来 12 - 18 个月，将重点关注持久化记忆、通信协议、AI 语音、AI 安全和开源 AI 五大主题，这些也是创业好赛道。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
隼瞻科技重磅发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio，引领RISC-V专用处理器设计革命
第五届RISC - V中国峰会，隼瞻科技发布DSA处理器敏捷开发平台ArchitStudio。它是全栈式平台，集成深厚技术积累，提供完整支持，能解决传统设计痛点，让开发敏捷高效，推动行业发展。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
还在为AI数据发愁？张文涛和鄂维南院士团队推出Data-centric AI系统
近年来大模型发展由科技公司主导，其数据资源不公开，学术界构建优化数据难。张文涛和鄂维南院士团队推出DataFlow系统，可实现数据治理，有算子和流水线，支持文本模态，多模态版待推出。
Cursor 免费平替：Gemini Code Assist (附开启隐藏 Agent 模式教程)
文章介绍了 Cursor 的免费平替 Gemini Code Assist，可在多种 IDE 免费使用，基于 Google 先进的 Gemini 模型。还给出安装指南，以及开启隐藏 Agent 模式教程，开启后能调用 MCPs 增强能力。
MoCa：首个大规模双向多模态表征模型
为解决VLM用于嵌入的痛点，中国人民大学等机构研究者提出MoCa框架，可将单向注意力VLM训练成双向多模态编码器。它分两阶段，实验效果好，未来可拓展模态、提升多语言适应等。
通往 AGI 之路的苦涩教训
Google DeepMind CEO 预测 5 到 10 年有 50% 概率实现 AGI。本期《万有引力》直播对话将探讨通往 AGI 之路的教训。6 月 27 日，唐小引将对话刘嘉，从其学术轨迹解答 AI 路上的教训，还会剖析技术路径。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
Agent进入下一篇章！Alita：不靠人工预设，自己造工具，成绩碾压OpenAI
当前AI Agent依赖人工预设，存在工具不够用、缺乏创造力、兼容性差等问题。Alita秉持少预设多进化理念，用MCP协议，架构含三大模块，实验成绩超OpenAI，还能让小模型提效。