「架构适配函数」共找到 2237 篇相关文章
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
Scaling 时代落幕：Ilya 眼中下一代 AI 的关键，不在模型，在人类
深度学习亲历者 Ilya Sutskever 认为单靠扩大模型规模推进 AI 的时代已结束，未来关键在于解决 AI 泛化难题。他指出当前模型评测与现实能力脱节，人类泛化能力强或源于进化，还探讨了价值函数等内容。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。
TileLang深入详解-第三章-Kernel，Buffer，并行控制和矢量化
文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。
前小米 OS 高管创业：你的下一部「手机」未必是手机
前小米OS高管董红光创立光帆科技，他认为AI将重塑消费电子行业，未来交互是“需求式”和“多模态”的，手机或不再是最适配设备，穿戴设备或先变革，未来多设备联动由AI大脑调度。
BettaFish微舆：一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体，系统架构清晰，最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T，其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方，从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型，还分享失败教训，提供开源SOP。
长生不老成真？哈佛AI数周破解「衰老密码」，人类寿命或迎重写
哈佛团队借助AI系统K-Dense揭示衰老分阶段运行的秘密。K-Dense采用层级多代理架构，能完整跑通研究流程，在BixBench测试中超越GPT - 5。它还让哈佛团队几周完成原本数年的研究，成果待同行评审。
POF | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：一种基于伴随方法的物理信息神经网络预处理框架
物理信息神经网络（PINNs）在正问题中的病态是其应用于复杂工程问题的局限。该研究设计针对损失函数的预处理框架，通过降低PDE系统条件数缓解PINNs病态，还引入伴随方法解决网络参数梯度缺失问题。