「自适应算力」共找到 1883 篇相关文章
刚刚，蝉联Future X全球榜首的MiroMind发布全球最强搜索智能体模型
由陈天桥和代季峰联合发起的 MiroMind 团队，于 1 月 5 日发布自研旗舰搜索智能体模型 MiroThinker 1.5。该模型参数规模小但性能强，其核心是「发现式智能」理念，还采用了新训练技术，有 A 股涨停板预测等应用。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
机器人“狂踹不倒”视频刷屏！太空舱遍布城市街巷，银河通用这几手秀麻了
银河通用发布全新通用动作追踪框架Any2Track，让机器人精确模仿人类动作，还能抗干扰。团队将动作捕捉学习解耦为两阶段，兼顾精准模仿与抗干扰。其银河太空舱让机器人融入生活，全栈自研技术推动具身智能落地。
摩尔线程之后，又一家国产 GPU 独角兽完成上市辅导
6月23日，国产GPU龙头沐曦IPO辅导完成，将提交申报材料。其为异构计算提供全栈GPU方案，产品有曦思N、曦云C、曦彩G系列。曾与书生・浦语3.0合作，2024年交付多个算力集群。此外，国产GPU厂商纷纷IPO。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。
少说‘Wait’，多做题：NoWait重塑大模型推理路径
现代大模型在复杂推理时爱用自我反思词，触发冗余验证循环，拖慢速度、增加算力消耗。NoWait方法零训练成本，通过抓关键词、扩展变体、实时屏蔽，让模型跳过废话，在多任务中表现出色，且颠覆对推理的认知。
200行python代码实现从Bigram模型到LLM
本文从`babygpt_v1.py`出发，逐步加入self-attention机制、position嵌入等，实现完整GPT。介绍Transformer结构，讲解位置编码、单头自注意力等机制的代码实现，还阐述后续层的用途、参数调整及训练效果，最后提及模型优化方向。
AI版Office全网首测，键盘鼠标彻底退休！打工人沸腾
昆仑万维天工超级智能体（Skywork Super Agents）结合Deep Research和通用Agent优点，带来AI版office。它有超能Office「六件套」，六大卖点亮点足，具五大自研硬核实力，填补市场空白，有望成智能体赛道黑马。
纯血国产！4B模型越级打怪，杀入万亿赛道
9月1日，Hugging Face上线星火X2.5-4B和1.7B开源端侧模型，在多指标测试中表现优异，实现“越级打怪”。该模型基于全国产算力平台训练，在断网笔记本上实测效果惊艳，使用了两项技术提升能力，适配性强。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。