「性能 - 效率权衡」共找到 2934 篇相关文章
全民养虾，百虾大战，但2026年了，99%的企业用AI还是没赚到钱。
2026年，99%企业用AI未盈利。如今模型性能差距小，壁垒在context。Data不等于Context，企业需挂钩业务结果、构建反馈闭环与专属上下文系统。特赞GEA是这样的企业级智能体系统。
一个程序员失业了：他用AI重构了整个公司，结果杀疯了！
The Agency是拥有50+专业AI代理的开源项目，能让个人和小团队零人力成本获公司职能，相比传统雇佣，运营成本降99%。它有各部门专业代理，支持多工具集成，应用场景广，使用方法简单。
龙虾“黑入”卡帕西家的智能家居系统：本来需要控制六个软件，现在用WhatsApp就能操控
特斯拉前AI总监卡帕西做客播客，分享诸多AI观点。如编程成个人能力问题，可让AI写代码；用龙虾打理智能家居，整合多软件；还谈及autoresearch、模型能力断层、模型分化、开源闭源格局等内容。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
扎克伯格正在打造自己的「AI分身」，并计划裁掉1.6万人
路透社称Meta酝酿大规模裁员，或超1.6万人。《华尔街日报》报道扎克伯格正打造“CEO Agent”辅助工作。Meta内部AI工具普及，与员工绩效挂钩，但效率提升也带来裁员压力，因AI投入巨大。
ICLR 2026 | 当视频难以被表征：UCSD、HKUST等机构联合提出FlowRVS，用生成式流匹配重构视觉感知范式
计算机视觉领域传统表征方法在视频处理上力不从心，SGIT AI Lab等机构团队提出FlowRVS，跳出传统桎梏，用生成式流匹配重构视觉感知范式，实现SOTA提升，还展现诸多优势，证明Flow Matching理论普适性。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
LLM的RL训练轨迹竟然是线性的？Miaow Lab｜新工作：无需继续训练，直接“预测”未来模型！
文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。
AI编程真面目：完整项目通过率仅27% | 上交大新基准
多校联合团队发布ProjDevBench，评估AI编程智能体端到端项目开发能力。结果显示，六种主流智能体总体提交AC率仅27.38%，从零构建任务中性能大幅下滑，还揭示了智能体多方面短板。