「性能影响」共找到 2576 篇相关文章
牛芯国产先进工艺 DDR5/LPDDR5 IP双双突破6400Mbps
随着人工智能等领域发展，系统对数据吞吐能力需求攀升。牛芯半导体基于国产先进工艺研发DDR5/LPDDR5 IP，实现6400Mbps高性能验证，通过创新弥补工艺代差，打通国产链路，具成本和安全优势。
首个语音智能体端到端测评出炉：Grok登顶，真实场景通过率仅一半
Artificial Analysis推出业内首个语音转语音智能体端到端性能基准τ - Voice，测试真实客服场景能力。结果显示最强S2S模型成功率刚过一半，Grok Voice Think Fast 1.0夺冠，但也面临诸多质疑。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
OpenAI彻底重构Codex！长出独立鼠标，自己排班狂卷打工人
OpenAI重磅更新Codex，它能在后台开模拟器、修Bug，不影响前台工作。有独立光标，支持在渲染网页上操作改代码，还上线90多款插件，新增‘心跳’机制，能自己排班，补齐日常刚需功能。
AI安全得查祖宗三代？Anthropic登Nature揭秘大模型潜意识传染
Anthropic论文登上Nature，揭示AI模型仅通过纯数字序列就能继承另一模型的危险偏好。研究表明，即使删掉敏感词，隐性信号仍能传递，且代码和推理链也是传染通道，这对AI安全评估提出新挑战。
Harness Engineering 时代的失败经验
作者分享在Harness Engineering时代使用Coding Agent的经验，指出虽Agent发展快且有成功案例，但实际应用有诸多问题，如部分模型体验差、自然语言模糊影响长程工作等，还给出解决思路，文章会持续更新。
Claude Mythos Preview来了！强大又危险，Anthropic还专门组了个研究团
今日凌晨，Anthropic发布Claude Mythos Preview新模型及AI网络安全项目Project Glasswing。该模型虽性能卓越，但有安全风险，Anthropic暂不全面开放。Project Glasswing汇聚众多巨头，获巨额资金支持，旨在构建AI防御联盟。
通过架构建议流程实现架构决策的去中心化
Andrew Harmel - Law 在 Goto 大会提出架构建议流程，认为传统架构实践不可扩展，架构需去中心化。该流程让任何人可做决策，只需向受影响者和专家寻求建议，还提到失效模式及实践转变。
无问芯穹曾书霖谈 AI 2.0 时代的大模型推理：从模型到硬件的协同优化
本文整理自无问芯穹总经理曾书霖博士在 2025 年 QCon 全球软件开发大会演讲。他介绍软硬件协同优化提升智能系统能效成果，结合华为昇腾集群实践，探讨 AI 推理系统演进趋势，还从云、端维度分享大模型推理实践与挑战。
揭秘！腾讯女程序员的上下班生活
“三八”国际妇女节，腾讯程序媛号随机采访女程序员。闫子、语心等多位女程序员分享工作内容、穿搭、兴趣爱好等，还谈及小时候梦想与工作联系，以及对AI影响的看法，最后评论区有福利。