「未来之地」共找到 2957 篇相关文章
Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis 之父 Antirez 分享研发经历，认为人类程序员比大模型出色，人类能打破常规想出更有效解法。他在修复 Redis 复杂 bug 时，与 Gemini 2.5 PRO 交流，凸显人类创造力优势。开发者看法不一，AI 虽成工具但缺创造力。
不是，微信视频号里现在也能召唤腾讯元宝了？。。。
现在可在视频号评论区用@召唤腾讯元宝。测试发现，它能总结视频内容、提取金句、总结脚本，还能总结菜谱。添加好友后就能使用，未来评论区或成共创聚集地。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。
大模型是不是到顶了？瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶，指出‘到顶’争论分三个问题，靠堆大模型提升能力之路变平，受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向，未来进步或来自更会用算力。
特斯拉世界模拟器亮相ICCV！VP亲自解密端到端自动驾驶技术路线
特斯拉世界模拟器在ICCV亮相，可生成自动驾驶挑战场景，对具身智能也有用。其自动驾驶副总裁Ashok Elluswamy称端到端AI是未来，还揭秘技术细节，特斯拉也在解决端到端面临的难题。业界对端到端路线有VLA和世界模型之争。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
教科书《性能之巅》作者入职OpenAI！迷弟总裁亲自欢迎
系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg加入OpenAI，将参与ChatGPT性能团队。他被尊为“性能之神”，著有《性能之巅》等，发明火焰图。他自述因OpenAI环境与AI需求加入，还为圆童年科幻梦。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
AI 巨头对话：Sam Altman 与 Satya Nadella 论 AI 未来、算力与微软王牌
OpenAI的Sam Altman和微软的Satya Nadella在播客中探讨AI未来等话题。涉及1.4万亿算力投入、微软与OpenAI新合作协议细节，指出瓶颈在数据中心和电力，还谈及AI经济模型、未来愿景等。
新瓶旧酒or涅槃重生？操作系统的 AI 进化终将走向何方？
本文基于「AI 进化论：智算时代 OS 的破局之路」直播实录，解码 AI 时代 OS 破局之道。探讨国内外 OS 的 AI 进化差异、内核价值重构、技术跃迁、算力适配等，还提及未来趋势、Agent 生态挑战及 OS 进化关键。