「可预测并行架构」共找到 2418 篇相关文章
三年时间市值翻了25倍,广告新巨头AppLovin任命了一名华人CTO
在Google和Meta“垄断”的广告领域,AppLovin成为新巨头。新任CTO葛小川分享工程数据,该公司基于机器学习的广告竞价系统日处理超1000亿次请求,核心工程团队不到100人。文章讲述其发展历程、技术突破及未来规划。
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2!aiXcoder发布代码变更应用模型,单卡推理提效15倍
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%,超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2,算力成本仅为后者5%,推理速度提15倍。还采用创新训练方法,适配企业场景。
安全的下一个好赛道,非常值得研究
近几年机器人发展火爆,摩根士丹利预测到2050年产业规模或超5万亿美元。但机器人领域安全复杂,研究团队用CAI框架对三款消费级机器人渗透测试,揭示严重安全问题,且行业整体对安全无知。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来,剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出,利用符号化表示和游戏虚拟世界数据,或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径,该模型可支持长时序任务预测与规划,还探讨构建原因、数据来源等。
我用 AI 翻译的三个阶段:提示词时代 → 推理模型时代 → Agent 时代
作者分享近 2 年 AI 翻译经验,将其分为提示词、推理模型、Agent 三个时代,介绍 Agent 翻译与提示词翻译区别,还阐述 Skill 创建迭代、三种翻译模式由来等,给出解决一致性问题等方法。
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。
0行人类代码!OpenAI内部绝密实验曝光:3人团队5个月砸出百万行级产品
OpenAI工程团队进行内部实验,构建并发布零人类代码的内部软件产品,代码全由Codex智能体编写。团队分享开发经验,如重新定义工程师角色、让应用对智能体可见等,还面临一些未知挑战。
《苏州市智能算力产业创新中心建设计划》正式发布
2月28日,《苏州市智能算力产业创新中心建设计划》发布。由移动云牵头,依托其资源联合各方打造开放式AI算力创新平台。立足苏州产业优势,确立‘1+3’架构,以OAS为核心,分三年推动产业化落地。
无需训练,直接「算出」最强AI!理想汽车发现端侧Scaling Law
理想汽车基座模型MindVLA团队与国创决策智能技术研究所联合发布论文,提出面向端侧大语言模型的「硬件协同设计扩展定律」,解决大模型部署在端侧设备的难题,实现软硬协同设计,提升模型性能和研发效率。
Dario Amodei真的很焦虑...
文章围绕Dario Amodei的采访展开,探讨AI多方面问题。他坚信计算要素假说,认为RL与预训练有相似规模化现象;预计一两年编码达AGI,十年内信心90%;谈AI盈利、算力采购、应用扩散等,还提及机器人革命和AGI定价。