「生成效率」共找到 3243 篇相关文章
刚刚,ChatGPT Pulse上线!私人秘书不再是富人特权
OpenAI官宣ChatGPT Pulse上线,它改变LLM交互方式,从被动变主动。每晚研究,晨送简报,涵盖工作、生活、兴趣目标。其主动受用户控制,还给出三个试用场景。
庞若鸣还有苹果论文?改善预训练高质量数据枯竭困境
苹果基础模型原负责人庞若鸣在 Meta 任职期间,其在苹果参与的高价值研究仍不断发表。研究团队针对大模型训练中高质量数据枯竭问题,提出 Synthetic Bootstrapped Pretraining (SBP) 预训练流程,提升模型性能。
大语言模型(LLM)到底是怎么运作的?(配图通俗讲解)
文章先介绍条件概率,指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题,会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调,引出温度概念,它能调整概率分布影响抽样结果。
一年没用Perplexity,AI搜索进化惊呆我了丨TIP 005
Perplexity Lab推出后,AI搜索实现技术成熟度拐点。作者体验其新出的Perplexity Lab,发现它进化很大,如答案数据可视化、回答可交互等,虽有亏损且价格贵,但仍是实用的AI搜索。
每2秒吃透一道高数大题!华为终于揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程
华为揭秘准万亿MoE昇腾训练系统全流程,通过“昇腾+Pangu Ultra MoE”实现国产算力与模型自主可控训练闭环,从集群利用率、单节点算力、后训练技术三方面突破,实现大模型高效训练。
谷歌·搜索:献给AI的第一个「祭品」?
谷歌正用AI重塑搜索,AI Overviews和AI Mode改变传统架构,从信息入口变终点,侵蚀开放网站流量。虽在AI创新有进步,但搜索广告垄断及商业模式岌岌可危,2026年或不复往昔。
NVIDIA 李柏依:机器人只会「看」还不够,它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享,针对机器人训练数据采集壁垒高的问题,介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
NVIDIA团队让编程Agent接管真实机器人实验,成功率达99%
NVIDIA GEAR 实验室负责人介绍 ENPIRE 项目,首次在机器人硬件实现自动化研究。让 8 个 Codex Agent 驱动闭环,完成高精度任务,成功率 99%。项目计划开源,还提出 MRU 与 MTU 指标。
既要安全⼜要弹性,理想汽车如何解开企业 OpenClaw 落地死结|甲子光年
2025年以来,大模型应用飞速发展,以OpenClaw为代表的开源框架是变革催化剂,但其在企业级生产环境有缺陷。理想汽车以阿里云ACS Agent Sandbox及ACK为核心,为Agent构建专属‘沙箱’,解决落地难题。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统,加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核,将翻译周期从数天缩至分钟级,兼顾质量与适配性,还分批量和实时翻译架构处理不同场景。