「端到端」共找到 2308 篇相关文章
黄仁勋 × Lex Fridman:NVIDIA 4 万亿市值背后的 AI 革命
黄仁勋与Lex Fridman进行两小时访谈,从Amdahl定律聊到人类意识。谈及NVIDIA发展,如CUDA决策致市值下跌后回升;提出AI扩展定律,认为智能由算力决定;还分享管理、技术预判等看法及对中国创新的评价。
AI x 大前端性能稳定性:快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战,阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践,含根因排障和应急处置案例,还谈了开发中思维切换等认知。
首发 | 捏 Ta 完成超千万美金 PreA+ 轮融资,定义 AI 时代世界创作的基础设施
近日,AI原生社区捏Ta宣布完成超千万美金的Pre A+轮融资,由九坤创投领投,BV百度风投跟投等。此轮融资用于招人才、技术研发和拓展产品线。平台从创作角色升级到构建世界,定义‘世界表达协议层’。
xAI员工赢麻了!全员换股SpaceX,AI月烧10亿美元终于有人兜底了
今天凌晨,计划今年 IPO 的 SpaceX 收购 xAI,全股票交易,新公司估值 1.25 万亿美元。马斯克阐明“太空 AI 算力”路线,认为未来两到三年,AI 计算成本最低的地方会在太空,但面临诸多问题。此次合并或是为 IPO 铺路。
停止迷信“超级Prompt”:要想AI不犯错,你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出,在生成式AI落地中,迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景,单体LLM有局限,论文构建‘AI Office’架构,引入‘对手团队’概念,实验使准确率从60%提升到92.1%,但也有成本和局限。
TPU vs GPU 全面技术对比:谁拥有 AI 算力最优解?
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解,将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性,本文重新分析,指出TCO因场景而异,互联体系分歧在流量假设,Google TPU v8成本优势被削弱。
2026:ASI奇点之年!
马斯克断言2026是奇点之年,称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长,到‘品味奇点’概念提出,各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。
大模型如何泛化出多智能体推理能力?清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日,清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架,利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明,多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平,将推理能力泛化到通用多智能体系统,在一般推理任务表现显著提升。
没想到 2025 年 AI 领域爆发最猛烈的居然是它
文章指出2025年AI编程领域爆发式增长,一年营收从几亿到百亿美金。因其适合编程场景,能帮助各用户群体,未来渗透率有望大幅提升。还分析了发展猛的原因,且认为其潜力大,赛道仍在加速。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言,不看好大语言模型通往AGI,也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型,认为其与LLM本质不同,还回顾AI学习史引出JEPA架构。