「多学科优化」共找到 5036 篇相关文章
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
孙凝晖院士：集成芯片带来三大科学问题
随着摩尔定律发展放缓，集成芯片与芯粒技术对高性能芯片设计制造愈发重要。孙凝晖院士在2025年度晶上系统生态大会指出，集成芯片是提升性能新路径，但芯粒集成度提升带来三大科学问题。
1.7K star!找到啦，小众需求，但是需求的时候你一定用得上，企业级能源管理神器
MyEMS是开源能源管理系统新标杆，基于Python+Django构建，提供完整解决方案。支持多场景能耗监控，通过可视化报表和AI算法优化能效，助企业降15%-30%能源成本，还介绍了其功能、架构等。
米哈游一夜烧掉200万元Token，大厂高管也开始质疑：Token烧不出价值，但养肥了谁？
Uber运营负责人质疑AI tokenmaxxing成本合理性，米哈游员工一晚烧200万Token。部分公司开始调整，如多邻国取消AI使用绩效评估，Shopify阻止失控消耗。Tokenmaxxing让模型厂商、编程工具和算力相关方受益，盲目跟风企业或成输家。
Qwen3.7：智能体新前沿
阿里云正式发布面向智能体时代的Qwen3.7-Max模型，将通过API提供服务。它能力全面，编程、办公、长周期执行等表现出色，适配多框架，在多场景评测中领先，能驱动生产力跃升，还经多实战测试验证实力。
刚刚，DeepSeek多模态技术范式公布，以视觉原语思考
DeepSeek发布多模态模型并公布技术报告，提出‘以视觉原语思考’。该模型解决多模态大模型‘指代鸿沟’问题，有把坐标变思维单元、7056倍视觉压缩、精心设计冷启动数据等创新，实验在多任务上超主流模型。
所有环节都上最强模型，这可能是做 AI 智能体最贵的错误
开源项目 AgentOpt 指出，很多团队做 AI 智能体默认把最强模型塞进各环节，既贵效果也未必好。真正决定智能体效果和成本的是将合适模型放合适位置，智能体需要能找最优解的模型优化器。
Token 新译名：「智元」
文章讨论Token新译名「智元」，认为其比「词元」更合适。介绍英伟达GTC 2026上黄仁勋强调AI推理时代智元重要性，OpenClaw消耗大量智元引争议，还提及黄仁勋闭门会观点及多位大佬对「智元」译名的认可。
重新思考RLVR中的熵正则：从探索不足到探索过度的破局之路
2024年以来，RLVR使大模型在推理任务有显著突破，但实践中探索机制易失衡。传统熵正则化在LRM场景易走向极端，研究团队提出SIREN方法精准调控探索，实验显示其在多模型和数据集上性能提升显著。
刚刚，Figure 03人形机器人登场，能感知一枚回形针重量
Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人，能做家务、胜任服务类工作，指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统，为家庭设计，实现无线自主运行，也为量产和商业应用做了诸多优化。