「通用数据分析智能体」共找到 3891 篇相关文章
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
【CUDA 博客】TMA简介 & 让矩阵转置在Hopper GPUs上变得更快
文章介绍Hopper GPU新特性TMA，它能高效传输多维数组数据。文中展示用TMA对2D数组操作，如创建张量映射、编写kernel等。还讲了避免共享内存bank冲突的交织方法，最后介绍在Hopper GPU上实现高效矩阵转置的多种方式及性能。
AAAI 2026｜AP2O-Coder 让大模型拥有「错题本」，像人类一样按题型高效刷题
在AI辅助Coding技术发展背景下，开源大语言模型生成代码有运行错误。上交博士团队提出AP2O方法，构建AP2O - Coder框架，借鉴人类学习模式，经实验验证能提升模型性能、抑制错误、提高样本效率，还适配通用模型。
Sam Altman自曝羡慕20岁辍学生，还直言美国难以复制微信这类“全能App”！
当地时间2025年开发者日，OpenAI推出系列开发者更新，向通用智能平台转型。会后，CEO Sam Altman接受专访，谈及新工具影响、AGI突破、智能体发展等，还表示羡慕20岁辍学生，认为美国难复制微信“全能App”模式。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。
只需1/4预算，性能反超基线：阿里高德提出Tree-GRPO，高效破解智能体RL难题
阿里高德提出Tree - GRPO方法解决智能体RL难题。它以智能体步骤为节点树搜索，在11个数据集中更省预算、表现更好，能在1/4预算超GRPO基线，解决了Rollout成本高和监督稀疏问题。
大模型记忆系统 MemOS 2.0：StarDust 技术演进与关键挑战｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。
涌现之谜：AI如何像人一样思考与表达？
文章探讨AI如何像人一样思考与表达。早期自然语言处理受通用语法理论影响，但面对真实语言复杂性存在困难。人类经历第一次认知革命实现思维转变，AI也需足够大规模才能涌现复杂能力，“大”或是智能第一性原理。
CVPR 2026 ReSAM：每个目标只标1个点，SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》，提出让SAM每个目标只标1个点，通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上，1点标注与全监督差距仅1.3%，省99%标注成本。
Meta华人天才毕树超「叛逃」预言：OpenAI未竟交互革命，暗藏万亿赛道
Meta科学家毕树超在演讲中揭秘AI进化真突破，认为更好更快造数据是关键。他指出AI原生交互领域若有新突破，或催生万亿级公司，语音和视觉将成重要部分，还分享了AI进化时间线及面临的问题和未来图景。