「能碳产业大模型」共找到 10348 篇相关文章
他救了OpenAI、年赚过亿、三家明星CTO，却自曝跟不上AI发展了！硅谷大佬告诫：不是马斯克，就别碰大模型
Bret Taylor履历丰富，曾助力OpenAI解决危机。他认为AI市场将分化为前沿基础模型、AI工具层和应用型AI三个板块，不建议普通创业者做基础模型，看好应用型AI中Agent生态。还分享创业、编程等多方面见解。
Qwen3满血版上线，第一件事就是把搜索按钮干掉了。
Qwen3-max满血版发布，去掉搜索按钮，因模型能力提升无需手动控制。它具备自适应工具调用能力，能自行判断何时使用搜索等工具，思考过程结构化，跑分接近一线模型。
Cursor 内置三大文档工具，为AI 编程注入精准上下文
大模型编程易因知识陈旧致代码出错，为其提供实时上下文是关键。Cursor 有 @Docs、@Web、MCP 三大文档工具，能处理不同文档，还可协助创建和更新文档，弥合模型知识与项目需求的鸿沟。
沃顿教授警告：老板用AI正偷偷赚钱，而你还在审它做的17份PPT？
AI跨越关键门槛能完成有经济价值的工作，但也可能产生大量无用内容。OpenAI新测试显示大模型进步快，虽暂难取代人类工作，但智能体工作续航能力大增，人类对其使用方式决定未来。
小扎又开源了：7B实现自监督学习SOTA
Meta发布全新开源视觉模型DINOv3，首次证明自监督学习模型能在广泛任务中超越弱监督学习模型。它用无标注方法，扩展数据和模型规模，支持标注稀缺场景，在多任务实现SOTA。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
可解释性杀疯了！结合机器学习，发顶会轻轻松松！
在机器学习领域，模型可解释性愈发重要。结合XAI技术能提升模型透明度与可信度，如预测儿童饮食多样性、心血管疾病分类准确率很高。还整理9篇相关论文，解析两篇文章创新点、方法和结论。
拒绝「降智、减配、乱收费」：面向LLM API的可信验证框架
大语言模型成AI应用基础设施，黑盒服务模式引发信任危机。研究者提出IMMACULATE审计框架，能在不暴露模型信息、仅1%额外开销下，验证黑盒LLM API执行完整性，检测违规行为，相关论文与代码已公开。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。