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一文读懂:GPU到底是怎么工作的?

文章详细介绍GPU工作原理,对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题,还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响,最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。

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从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结

哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。

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新闻资讯7

The Batch: 865 | 机器人外科医生的切割与夹闭

约翰·霍普金斯大学等团队开发Hierarchical Surgical Robot Transformer(SRT - H),结合两个transformer模型,通过模仿学习训练,用达芬奇机器人完成胆囊切除关键步骤。虽在体外组织测试表现好,但应对人体手术仍有挑战。

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对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds

本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。

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Cursor or Claude Code ?— 这道题怎么选

文章深度对比Cursor和Claude Code两款AI编程工具,介绍其核心功能、适用场景。经案例分析,指出Cursor快但草率,Claude Code慢却精准。还给出使用心得,建议开发者依任务灵活选择或结合使用。

阿里云开发者
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研究者警告:强化学习暗藏「策略悬崖」危机,AI对齐的根本性挑战浮现

强化学习是大模型推理与对齐的核心方法,但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战,分析其成因,解释多种对齐失败现象,并提出对AI研究的启示。

机器之心
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解密 Cursor:一位深度用户的原理探析与实验验证

文章作者作为 Cursor 付费用户,通过实验分析其与大模型通信机制和设计原理。用 OpenAI 的`gpt - 4o`模型做实验,发现它是‘基模 + 若干工具’组合,也指出在真实项目因上下文不足表现不佳。

阿里云开发者
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一次缓存引发的文件系统数据不一致问题排查与深度解析

本文详述由自研分布式文件系统客户端 EFC 缓存架构更新引发的数据不一致问题排查过程。经多轮分析,发现是版本号回退致客户端读旧数据。修复后测试无异常,还揭秘部分 POSIX 接口底层情况。

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新闻资讯7

实测GPT-5:写作坠入谷底,编程一骑绝尘。

GPT-5发布,它是统一系统,含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展,跑分强且节能,但无新功能特性。写作不如GPT 4.5,编程表现出色,发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。

AI大模型应用实践
算法论文8

Discrete Tokenization:多模态大模型的关键基石,首个系统化综述发布

近年来,人们关注将LLM能力扩展至非文本模态,Discrete Tokenization成关键方案。但现有研究缺系统总结,香港科技大学等团队发布首个相关系统化综述,梳理技术脉络、方法及挑战,给出未来研究方向。

机器之心