「3D场景编辑」共找到 3815 篇相关文章
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了!2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理,性能有下降但有提升空间,还给出使用方法和未来规划。
英伟达再出手!新型混合架构模型问世,两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron,在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越,2B 版性能超 Qwen3 等,H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍,基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
AI工具的真相与幻象:从客服看AI应用的理性边界
文章以某科技公司AI产品部门负责人张文的经历为例,讲述AI客服系统失败、AI编程助手成功的情况,指出AI应用存在期望与场景不匹配问题,还探讨了AI落地转变及组织搭建难题与解决办法。
马斯克麾下最惨打工人:手滑删掉xAI三周训练数据
xAI一名员工在数据迁移时误删了2到3周的核心训练数据,这或为Grok重组震荡后遗症。xAI为追Claude等,采取喂Cursor数据、自研V9等策略,还曾借道访问竞品模型。如今xAI把算力租给对手变现。
Meta没做的,英伟达做了!全新架构吞吐量狂飙6倍,20万亿Token训练
英伟达发布全新架构9B模型NVIDIA Nemotron Nano 2,以Mamba - Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3 - 8B并在多任务中表现持平或更优,还开源模型及大部分预训练数据。
AI 推理精细化流量治理实战:RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流,传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic,其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’,解决队列头部阻塞和并发效率受损问题,还与阿里云百炼网关合作。
阿里巴巴大模型品牌统一为千问
今天,阿里巴巴AI总称和核心品牌统一为千问,涵盖基础与专业领域模型,千问APP是C端旗舰应用。今年除夕开源千问3.5,多款中小型模型上榜,春节用户下单近2亿次,DAU大增成国民级助手。
诺奖、金牌与SOTA:谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点,谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破,如Gemini 3系列、Ironwood芯片等,还在各领域有诸多应用与探索。
刚得诺奖的成果被做成芯片了
莫纳什大学科学家用刚获诺奖认可的MOF制造超迷你流体芯片。此芯片不同于传统芯片,能记住电压变化形成类似大脑神经元的短期记忆,或成新一代计算机范例。此前MOF被认为‘无用’,如今证明或只是未找到适用场景。
融资35亿后,Kimi神秘模型现身竞技场
大模型竞技场上,神秘模型Kiwi - do现身,自报来自月之暗面Kimi。网友推测它可能是K2 - VL,其通过VPCT测试或改变多模态Agent格局。2025年末Kimi获35亿融资,将用于K3模型研发。