「落地工程化」共找到 2253 篇相关文章
将科研脏活累活真·丢给AI！上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch，它由动态结构化知识流驱动，有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先，能让科研更高效，标志科研智能体迈向新阶段，还为未来系统奠定基础。
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。
首次实现第一视角视频与人体动作同步生成！新框架攻克视角-动作对齐两大技术壁垒
新加坡国立大学等联合发布EgoTwin，首次实现第一视角视频与人体动作联合生成，攻克视角 - 动作对齐与因果耦合瓶颈。它基于扩散模型，通过三大创新设计解决核心难题，实验性能超基线，为多领域应用提供落地基座。
【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。
Subagents：构建高可靠 AI Coding 专家顾问团
文章探讨 Claude Code 的 Subagents 功能在复杂 AI 编程场景的价值与实践。指出复杂 AI Coding 面临上下文膨胀等问题，而 Subagents 可创建专属子代理，有 Context 保护等优点，还介绍使用方法、业务实践及相关思考。
Altman亲自发博客点赞，这两大杰出人才是谁？
Altman发博文介绍OpenAI两位核心研究员Jakub Pachocki和Szymon Sidor，称他们结合前沿研究与工程实践，对公司发展至关重要。文中还介绍两人履历贡献，提及OpenAI“宫斗”及用户对ChatGPT语音和GPT - 4o的不满。
SCPMA|清华大学 张宇飞团队：基于改进傅里叶神经算子的翼型流场快速预测模型
传统计算流体力学在工程场景计算成本高，深度学习方法预测精度与泛化性不佳。本研究基于傅里叶神经算子构建流场预测模型，经改进能精确预测超临界翼型流场与气动力系数，误差低且泛化能力优。
美团也开源了大模型，但我觉得他们的野心是通用生活Agent。
美团发布并开源560B参数的MoE模型LongCat - Flash - Chat，推理速度快。与DeepSeek V3对比，输出速度优势明显。美团多个落地或内测AI功能服务C端生活场景，目标是打造通用生活Agent。
创始人跑路一年后，员工接盘把这家AI公司干到年入破亿！如今想含泪甩卖：真的“难以承受”
曾红极一时的AI聊天机器人公司Character.AI，在创始人跑路一年后，员工接管并聘请新CEO，业务有进展，预计年底年化收入达5000万美元，但运营成本高，还面临融资、竞争、监管等问题，正权衡出售或融资。
单张消费级显卡也能参与大模型训练！无问芯穹用「三个盒子」打通十万卡到一张卡AI效能跃升路径
2025年WAIC上，无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子，即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能，是面向未来的智能基础设施设计，能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。