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「逆龄大脑药」首次人体试验!奥特曼押注RTR242,返老还童将要成真?
AI教父奥特曼首投1.8亿美元给Retro Biosciences,该公司年底前将开展「逆龄大脑药」RTR242人体试验。其目标是逆转衰老,让人类多10年健康寿命,还结合GPT-4b micro辅助研发,与Altos Labs竞争。
芯片大地震,黄仁勋355亿入股!英特尔要为老黄造CPU,股价狂飙30%
芯片行业投下重磅炸弹,英伟达斥资50亿美元入股英特尔成大股东。两家合作,英特尔为英伟达定制x86 CPU,还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片,此合作改写行业格局。
突破LLM数据瓶颈:Meta等提出语言自我博弈,一台模型,两个角色,无限进化
Meta等团队提出“语言自我博弈”(LSP)框架,让语言模型自己和自己“玩游戏”,在无外部数据输入下自我改进。实验显示,其性能可媲美甚至超越用大量人类数据训练的模型,为缓解数据稀缺提供新思路。
新易盛:国产光模块巨头发展史
文章讲述新易盛发展历程,从成立初聚焦电信光模块,后拓展数据中心业务,推出多款产品打入国际供应链。2024年借AI东风业绩大增,但实控人违规减持、财务压力大,1.6T研发落后,未来发展待察。
GPT-5爆改时尚圈,让Excel原地复活!OpenAI黑客松大奖出炉
OpenAI举办GPT - 5黑客马拉松挑战赛,95支队伍角逐5万美元奖金。韩国Gentoo团队夺冠,其用GPT - 5开发系统助力商家营销。此外,还有团队将GPT - 5用于时尚、电子表格、知识学习、电脑使用、电网决策等场景。
如何破解海量内容审核难题?快手安全大模型技术探索与应用实践
在数字内容爆炸式增长下,传统内容审核模式难应对挑战。快手安全算法中心负责人刘梦怡分享自研多模态大模型技术方案与应用实践,涵盖架构、数据、训练等,还介绍审核智能化应用及未来展望。
AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!
文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。
谷歌:Embedding检索存在根本理论局限,Sparse、Graph才是未来?
近年来稠密向量检索广泛应用,社区认为embedding能‘包打一切’,但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源,还给出替代方案。
RAG2.0进入“即插即用”时代!清华YAML+MCP让复杂RAG秒变“乐高”
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,开发者面临高昂工程成本。基于MCP架构的UltraRAG 2.0框架,让科研人员用YAML文件声明复杂逻辑,降低技术门槛与学习成本,还提升了复杂多跳问题性能。
初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。