「高管团队」共找到 4976 篇相关文章
DeepSeek-V3.2-Exp:用稀疏注意力打破长文本效率瓶颈
在NLP领域,处理长文本时传统注意力机制效率低。DeepSeek团队推出DeepSeek-V3.2-Exp模型,引入稀疏注意力机制,在保持性能同时提高长文本处理效率,降低计算复杂度,在多基准测试中表现良好。
搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考。
快手提出强化学习创新框架RLEP,突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力,但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架,引入经验回放技术,分经验收集和回放训练两阶段,还采用优化策略,提升大模型训练效率和性能。
AI破译生命!微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu,能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本,预测性质,速度比传统方法快10万倍,已开源助力药物研发。
谷歌大佬盛赞Fable 5!23年前PC神作,40分钟塞进iPhone
谷歌DeepMind高管Ammaar Reshi用Claude Fable 5将2003年游戏《命令与征服:将军 零点时刻》原生编译到iOS,虽有内存等问题,但推动游戏保存流水线成型,即厂商开源+社区移植+AI编译。
人才黑洞!UC伯克利系主任都加入A社了
UC伯克利EECS系主任Jelani Nelson暂离大学,加盟Anthropic预训练团队。他算法课播放量超2100万,研究聚焦大规模数据高效处理,这正是A社所需,此前他还在谷歌兼职。
TRM思考奖励模型上线,大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案,忽略推理过程。上海多校团队提出TRM,用ME² principle刻画推理质量,DAG-based pairwise evaluation还原结构,训练奖励模型,让推理质量可度量、训练和优化。
刚刚,Gemini攻克「宇宙弦」终极难题!AI科学家最优雅解法震撼物理学
Google Research团队用Gemini Deep Think + 树搜索框架,攻克理论物理领域宇宙弦引力辐射功率谱精确解析解难题。AI探索600条候选路径,找出6种解法,最优雅的格根鲍尔方法让物理学家拍案叫绝。
数据邪修大法好:仅用文本数据就能预训练多模态大模型
多模态大模型研发中,行业认为无图文对就无多模态能力。但ReVision研究表明,预训练阶段昂贵配对关系非必需,利用非配对数据统计信息修正文本表征,能实现跨模态互换,降低成本。
全网最详细的Codex入门教程,手把手教你玩转Vibe Coding。
本文是Codex入门教程,介绍其为OpenAI对标Claude code的编程应用,搭配GPT - 5.3 - codex模型。它速度快、额度高、能力强,适合编程小白,还讲解了下载、使用、功能配置等内容。