「刷题建议」共找到 575 篇相关文章
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
企业数据“LLM ready”与“小Palantir”们的崛起 ｜ AGIX PM Notes
文章指出当前 AI 仍处准备阶段，企业数据未就绪是落地大障碍，深层问题是流程 AI 原生化转型。还介绍本周市场、多家科技企业动态，以及巴菲特和芒格对 ETF 的看法及投资建议。
Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈，SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致，因算力提升，其使TensorCore未充分利用、TMA效率低，建议用Cooperative策略。
Agent 都这么厉害了，「AI 员工」为什么今天还没有真正出现？
AI员工呼声高却未落地，瓶颈可从其源起探寻。早期自动化工具非真正数字员工，大模型带来新可能，但存在时效性、场景定义、意图澄清、知识更新、博弈能力等问题，未来建议局部替代，先以实习生角色上岗。
【万字长文】大模型训练推理和性能优化算法总结和实践
本文总结大模型落地的训练、推理和性能优化算法与实践，介绍语言模型发展，对比BERT、GPT等训练方式，分析生成式大模型问题，还阐述数据处理、推理优化及训练调优等内容，并给出不同场景技术选型建议。
ICCV 2025放榜！录取率24%，夏威夷门票你抢到了吗？
ICCV 2025 于 10 月 19 - 25 日在美国夏威夷举行，已公布论文接收结果，录用率 24%。投稿量近 2019 年三倍，录用率较稳定。会议实施新政策，部分论文因审稿人问题被拒引争议。还提及投稿量激增挑战及评审系统改革建议。
分析1.8亿份招聘数据后，他告诉你AI究竟取代了哪些工作
本文分析1.8亿份全球招聘信息，发现AI不是造成大规模失业主因，影响因岗位而异。创意执行类岗位下降多，AI基建岗位增长，程序员、客服、销售较稳定，高层受冲击小，还给出评估岗位安全的建议。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。
Devin 教你做 Agent：把 AI 当做需要指导的初级开发者
Cognition团队发布编程智能体实践指南，以把AI当初级开发者的心智模型为基础。介绍与智能体沟通原则及融入日常工作流的场景，还分初、中、高级给出任务处理方法，也提及局限性、使用建议和安全管理等内容。