「全局因果任务图」共找到 2057 篇相关文章
如何让 AI 成为你的编程搭档?一次真实重构告诉你答案
文章介绍编程工具Cursor,它是基于VS Code、深度集成AI的智能代码编辑器,有多种模式,能力强但有局限。作者分享用其完成重构需求的过程、经验,还提及使用中踩坑及应对方案,最后总结提效成果。
苹果一口咬死AI不会思考!OpenAI前高管直接开怼:AGI已来,别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设,引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型,指出其有进步也有瓶颈,未来或需换思路,评估方式也待完善。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
谷歌杀疯了!全新开源AI编程工具Gemini CL,刚开源1天就斩获26.5K标星!
谷歌推出全新开源AI编程工具Gemini CLI,开源不到24小时获26.5K标星。它将Gemini 2.5 Pro塞进命令行终端,有自然语言驱动等多种能力,免费额度高,可扩展,部署简单。
FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动化科研’,生物比化学更具‘平台化’潜力,团队聚焦科研自动化。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
清华SageAttention3,FP4量化5倍加速!且首次支持8比特训练
清华大学陈键飞团队提出针对BlackWell架构的SageAttention3,实现5倍于FlashAttention的推理加速,首次支持8比特训练。在多种大模型上保持端到端精度,代码将分别于6、7月开源。
ICML'25 | 告别手动SFT!一句话得到你的专属大模型LoRA
传统微调方法开销大、部署难,Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配,有三种架构变体,采用两种训练方法,实验显示其在多维度表现有效。
何恺明评审,谢赛宁获奖!牛津华人博士生拿下CVPR 2025最佳论文
CVPR 2025奖项揭晓,投稿量增13%,接收率22.1%。最佳论文来自牛津与Meta AI,提出新前馈网络。还公布年轻研究者等多奖项,何恺明任最佳论文评审。
知识类型视角切入,全面评测图像编辑模型推理能力:所有模型在「程序性推理」方面表现不佳
东南大学等团队提出KRIS - Bench,从知识类型视角对图像编辑模型推理能力评测。它分三大知识范畴、细化多种任务,设四维度评估指标,测10款模型,发现模型程序性推理等能力不足。