「依赖项优化」共找到 1813 篇相关文章
腾讯AI战略大升级：组织架构重组与混元世界模型1.5发布
2025年12月17日，腾讯宣布两项重大举措，一是重组AI组织架构，成立新部门并任命首席AI科学家；二是发布混元世界模型1.5，能实时生成可交互3D虚拟世界，应用场景广泛，或引领行业进入‘AI原生’新阶段。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
量子计算摆脱GPU！IBM一句话AMD市值暴涨2000亿元：用FPGA芯片即可
IBM宣布在量子计算商业化取得重大进展，能在AMD芯片实时运行量子纠错算法，速度比需求快10倍，无需GPU，用FPGA芯片与量子计算机配合即可，这一突破让AMD和IBM市值均大幅上涨。
AI本该助力新人，为何反而让高手更强？
人们曾认为AI能让初级程序员创造高质量代码，减少对高级工程师依赖。但现实是‘高手 + AI’才是有效组合。文章分析AI优劣，指出其让高手更强，还给出使用建议，强调要校准对AI的期待。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核，MoE层提速3.5倍，端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈，他们回归基础，从零重写MoE训练层，抛弃对现有CUDA库依赖，释放了Blackwell架构潜能，实现MoE层和端到端训练提速。
最高能效比！他又死磕“存算一体”2年，拿出全新端边大模型AI芯片
后摩智能CEO吴强在今年WAIC期间发布业界能效比最高的存算一体端边大模型AI芯片后摩漫界®M50。它搭载第二代存算一体技术，全栈自研实现软硬件协同优化，还配套系列产品，构建端边智能新生态。
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。
被“网暴”两个月后，Yann LeCun 携最新世界模型杀回！小扎千万美元激励抢人，Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2，可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版，在百万小时视频上训练，能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试，且已开源。LeCun力挺，小扎为追进度亲自招人才。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
比尔盖茨最新洞察：AI 时代动荡已至，三大风险，三个建议
比尔·盖茨在个人网站发布最新洞察，认为动荡的AI时代已至，AI影响广泛，政府需提出应对方案。他指出AI带来就业、安全、影响孩子成长三类风险，也有改善多领域服务的可能，还给出三项应对建议。