「计算架构」共找到 2400 篇相关文章
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
基于 Qwen3.8-Max 构建 AI 合同精审系统：文档解析、多轮条款分析 Pipeline 工程实战
本文分享基于Qwen3.8-Max大模型+Python Flask搭建AI合同精审系统的完整工程实战，包含环境配置、项目架构、核心模块开发，记录开发踩坑经验，附AI与人工审查的实测对比数据，适合中小企业合同初审使用。
“35岁以下科技创新35人” 中国区新一届入选者名单发布，他们是中国科技创新的坚强力量
《麻省理工科技评论》揭晓2025年“35岁以下科技创新35人”中国区入选者名单，AI是核心主线。如罗福莉推动国产大模型发展，范铃羚关注低能耗智能计算等。这些青年才俊来自多领域，正塑造中国创新生态。
00后的他们，正在定义AI时代的新坐标丨红杉中国联合《麻省理工科技评论》中国发布“25岁以下AI创新青年先锋”
AI领域创新正由年轻一代推动。红杉中国与《麻省理工科技评论》中国发起“AI25”计划，揭晓2025年“25岁以下AI创新青年先锋”入选者名单，他们在各领域成果突出，未来还将打造AI原生社区。
刚刚，翁荔博客上新：谨慎对待Scaling Law
翁荔新作《谨慎对待 Scaling Law》上线，文章涵盖 Scaling Law 预测内容、计算最优分配原理等。介绍了早期对机器学习损失可预测性的研究，还对比了 Kaplan 等人与 Chinchilla 的 Scaling Law，分析了两者分歧原因。
Anthropic智能体大会：Agent也会精神分裂，我们发现了多Agent协作的本质解法。
Anthropic开发者大会聚焦Agent，分享多智能体实战经验。Omni的Blobby出现‘精神分裂’问题，根源是内外层Agent能力认知断裂，修复方案是将工具上提。Anthropic团队则通过协商签订协议解决角色定义不一致问题。
让 AI 自己做增长：基于OPC和Harness思想的自主增长系统探索
文章围绕让AI自主做增长，基于OPC和Harness思想构建自主增长系统展开。介绍了系统背景、做法、多Agent架构落地方案，还提及踩坑问题、解决方案及对未来的思考，如完善数据集、探索OPC + AI Agent模式。
小钢炮开源，一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」，模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型，采用双轨架构。仅需一张RTX 3090，2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据，具备零样本声音克隆等特点，实现大模型训练平民化。
亚历山大王回应一切：LeCun、Manus，“我的父母都是中国人”
亚历山大王加入Meta近一年后首次公开回应争议。他谈了Muse Spark技术逻辑、Meta超级智能实验室架构等，还分享八卦，如与奥特曼决裂代价、小扎抢人真相，认为AI终局未开始，科技行业将分层。
全域感知，一键部署：“星元智能体”开启国产AI落地新范式
4月29日，数字感知芯片技术全国重点实验室联合中星微团队发布‘星元智能体’。它基于XPU芯片，完成从芯片到智能体跨越，架构创新破算力瓶颈，还破解数据困局，已在多地试点，未来将推动AI产业发展。