「构建时间优化」共找到 3297 篇相关文章
用AI复制人脑可行!MIT论文估算500亿美元、10到25年可实现
美国麻省理工学院研究生艾萨克·弗里曼团队论文指出,大脑仿真正从梦想变为可量化工程问题。关键技术加速发展,成本降低、算力接近需求,未来或可用于医疗等领域。
几分钟扫完细菌全基因组,MIT团队用AI找出大量未知的抗病毒防御系统
MIT科学家开发AI模型DefensePredictor,能从细菌基因组快速找防御系统。用约1.7万个细菌基因组训练,借助ESM2蛋白语言模型,几分钟扫描完一个细菌全基因组,还开源供科学界使用,潜力巨大。
Claude Managed Agents 公测发布!Agent 开发成本直降 500 倍
Claude 宣布 Managed Agents 进入公测,可大幅降低 Agent 开发成本。它能自动生成配置和代码,接管多项任务,实现长时间自主运行。多家早期客户使用后效果显著,还介绍了定价、接入方式及与自建的差异。
18.5K star!一键将电子书转为有声读物,支持1k+语言!
开源君分享开源工具`ebook2audiobook`,能将20多种格式电子书一键转为有声读物,支持超1100种语言,有语音克隆等功能,在Github获18.5K star,安装使用简单。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。
SGLang原生支持昇腾,新模型一键拉起无需改代码
12月20日SGLang AI金融π对收官,聚焦大模型推理效率。昇腾成SGLang原生支持后端,助DeepSeek等模型免调参运行。SGLang给出推理系统工程解法,昇腾与SGLang深度共建,性能优且全面拥抱开源。
让扩散模型「可解释」不再降质,开启图片编辑新思路
过去三年扩散模型席卷图像生成领域,但可解释性研究是‘黑箱’,且现有尝试常致性能下降。香港中文大学与上海人工智能实验室团队提出TIDE框架,可解释且不降质,还带来新图像编辑方式。
PyTorch 基金会迎来 Ray 项目,并推出 Monarch 简化分布式 AI 开发
2025 年 PyTorch 大会上,PyTorch 基金会宣布 Ray 项目加入,还推出 PyTorch Monarch 简化分布式 AI 工作负载。大会突显基础模型开发对透明度和可复现性的推动,基金会欲成开放式 AI 基础设施核心枢纽。
Nature子刊 Scientific Data | 九家单位联合打造!AeroFlowData
现有湍流数据库多聚焦中低雷诺数基础湍流问题,难应对复杂工程高雷诺数湍流挑战。西北工业大学联合八家机构建全球共享的高雷诺数湍流数据库AeroFlowData,结合多技术获取数据,收录近40类模型、超500种工况,数据近100TB。