「高精度定位」共找到 2270 篇相关文章
调高一档推理强度，成本可能翻几倍：大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理，指出其不改模型，只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因，剖析贵和慢的原因，介绍三种控制形态，并给出判断推理强度档位的框架。
ICLR 2026清华霸榜，中国高校包揽全球前五，美国高质量底盘稳固
2026年ICLR已开幕，是人工智能学术风向标。中国机构论文数量优势明显，包揽全球前五，清华全量和Oral榜登顶；美国机构在高质量Oral论文上底盘稳固；中国高校是产出主力，企业力量也在崛起。
GCEA-YOLO：给油田装上"防火眼"，把抽烟行为检测精度拉高 20.8%
油田抽烟事故损失大，传统检测方法有局限，深度学习模型也面临难题。作者基于YOLOv11n构建GCEA - YOLO网络，含ADown、CSP - EDLAN、GFPN、EfficientHead四个模块，检测精度显著提升，还验证了泛化与稳定性，并给出复现代码。
对话地平线前高管牛建伟：万亿参数大模型如何重塑具身智能
具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路，主张用分层架构，以万亿参数“空间智能大模型”做大脑，VA小模型执行操作，目标是做物理世界的OpenClaw。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
硅谷亲手砸掉自己饭碗？930万岗位正进入AI风险区
Tufts大学发布全美首个「AI就业风险指数」，显示未来2 - 5年，美国约930万个岗位面临被AI替代风险，硅谷等科技重镇首当其冲。高技能、知识密集型职业风险高，而低薪职业相对安全。
GPT-5超越人类医生！推理能力比专家高出24%，理解力强29%
最新研究显示，GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色，在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%，比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构，但现实应用还需更多实战考验。
一起聊聊Nvidia Blackwell新特性之低比特GEMM
本文是NVIDIA Blackwell架构GEMM研究系列文章第三部分，介绍低精度计算，探讨Blackwell GEMM如何执行，关注6位和4位格式及对内存布局影响。还提及低精度优势、数据格式、UMMA实现、操作限制、CUTLASS抽象方式等。
企业级 AI Agent：彻底说清 MCP、CLI、Skills，如何定位、该怎么选、最佳实践。
文章解读了 MCP、CLI、Skills 三者定位、组成与工作层次，介绍工具选择方法，强调组合应用以发挥企业 Agent 最大效能，还指出 MCP、CLI、Skills 使用误区及 PTC 应用模式等。
LinkedIn高管AI时代生存指南：别卷了，AI时代拼的是做人
LinkedIn首席经济机遇官Aneesh Raman称，AI时代做个真正的人，别模仿机器。技能迭代加速，需围绕AI重构工作流。他和CEO提出5C理论，还指出职业自主，领导者应尝试新事，找回人的独特性。