「编程通用模式」共找到 2581 篇相关文章
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
哇塞，今天北京被机器人人人人人塞满了！
世界机器人大会在北京开幕，100多个新机器人亮相。智平方的爱宝机器人人气爆棚，它能用一个基座模型完成多任务。其搭载的GOVLA大模型有四大核心能力，且已在多行业商业化落地。
OpenAI深夜放出GPT-5狙击谷歌！基准测试碾压前代模型，价格比Claude更便宜
北京时间8月8日凌晨，OpenAI推出GPT - 5，宣称其更智能、准确，幻觉率低。还推两款新模型，介绍了不同用户套餐。它在编程基准测试表现佳，健康领域能力突出，引发各界热议。
别等GPT-5了！普林斯顿万字综述揭秘：我们要做自进化Agents！
普林斯顿大学联合多顶尖机构发表“自进化智能体”综述，描绘AI从静态工具演变成自我学习迭代智能体的过程，拆解其进化核心维度，介绍触发进化机制的时机、修炼方式及应用方向。
自我进化Agent综述：通往超级智能的进化之路
当前大型语言模型面对新知识、动态环境时存在固定参数瓶颈，自进化智能体研究应运而生。本论文作为该领域首部系统性综述，提出革命性框架，解析自进化智能体技术脉络与未来挑战。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
每天熬到凌晨、没有人规划、全靠“能干就干”！离职员工爆料：OpenAI Codex 就是这样“卷”出来的
《连线》称 OpenAI 研究员 Jason Wei 等将加盟 Meta。离职员工 Calvin French - Owen 分享在 OpenAI 经历，揭秘其自下而上研究文化、扩张问题、成本结构等，还讲述 Codex 开发情况。
The Batch: 848 | 走进沃尔玛的 AI 应用工厂
全球营收最高的零售商沃尔玛披露其云平台与模型无关的 AI 应用开发平台 Walmart Element 最新细节，介绍其工作原理、典型应用，还提及平台推出目的、原则及意义。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（二）——TiledCopy与cp.async
文章深入分析TiledCopy，从参数理解、访存连续性等角度展开。介绍Tiler_MN和TiledLayout_TV意义及构造，指出访存连续性影响性能，还说明了基于cp.async构造TiledCopy的要点，如ValLayout选择和Layout限制。