「不适感应对」共找到 2217 篇相关文章
18岁天才少年,登上Nature封面!
DeepSeek-R1荣登Nature封面,成史上首个经严格同行评议大模型。18岁天才少年涂津豪以实习生身份参与,其从高中生到Nature作者的经历堪称传奇。他还改造Claude 3.5,开源项目获15k多星,还对AGI发表思考。
81岁甲骨文创始人冲上首富!难怪马斯克念念不忘OpenAI
美股开盘后甲骨文股价一度狂飙43%,将81岁创始人拉里·埃里森送上全球首富宝座。因甲骨文披露与OpenAI的3000亿美元算力采购协议,此合同属“星际之门”计划,对双方而言是高风险豪赌。
成立7个月首发声!百亿美金独角兽万字雄文:攻克LLM推理非确定性难题
估值120亿美元的Thinking Machines Lab成立7个月首次公开研究成果,揭示LLM推理非确定性的真凶是kernel缺乏批处理不变性。介绍了实现批处理不变性的方法,还通过实验展示其效果及对同策略强化学习的意义。
CEO们的AI焦虑:一张黑白漫画在硅谷疯传
一张CEO喊着‘要AI’的黑白漫画在硅谷疯传。风投出身的Trace Cohen指出高管与基层对AI转型认知有差距,中层被董事会和技术团队拉扯,危险循环正在形成,真正革命或要从高管学习开始。
DeepSeek刚提到FP8,英伟达就把FP4精度推向预训练,更快、更便宜
DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计,引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化,将NVFP4策略拓展到预训练阶段,其方案能解决核心挑战,实验证明NVFP4在大规模训练中可行。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
创始人押宝AI让公司死而复生,如今市值逼近百亿!CEO:我鼓励年轻人每天拼12个小时
本文讲述对讲机企业 Intercom 创始人 Eoghan McCabe 押宝 AI 使公司逆袭的故事。Eoghan 回归后带领公司转型,推出 AI 代理 Fin,实现业务增长,还进行战略聚焦、文化重建等改革,同时探讨了 SaaS 与智能体、AI 对就业影响等话题。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核,MoE层提速3.5倍,端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈,他们回归基础,从零重写MoE训练层,抛弃对现有CUDA库依赖,释放了Blackwell架构潜能,实现MoE层和端到端训练提速。
模型与「壳」的价值同时被低估?真格基金戴雨森 2025 AI 中场万字复盘
这是真格基金管理合伙人戴雨森2025年中对AI行业的半年度复盘。他从投资人视角,围绕OpenAI通用大模型达IMO金牌水准、ChatGPT Agent发布等热点,分享AI应用、模型、产品“壳”价值等看法,认为模型和应用价值被低估。
500美元刷新SOTA!训练成本砍到1/200,华人团队重构视频生成范式
香港城市大学等团队发布图像 - 视频生成模型Pusa V1.0,在基础大模型上引入VTA机制,用3860对视频 - 文字数据、约500美元微调,在I2V超越Wan - I2V - 14B实现SOTA,还解锁零样本任务能力。