「语言驱动」共找到 1662 篇相关文章
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
Ilya刚预言完，世界首个原生多模态架构NEO就来了：视觉和语言彻底被焊死
当Ilya断言大模型未来在于架构创新时，中国团队推出全球首个可大规模落地的开源原生多模态架构NEO。它颠覆传统拼接模式，从根上融合视觉与语言，以简洁架构证明架构聪明才是下一代AI竞争力。
“英伟达显卡就是一坨*”！博主6000字檄文怒批：烧接口、缺单元、驱动变砖还威胁媒体
博主Sebin发布近6000字檄文批判英伟达，指出其显卡有烧接口、缺单元、驱动变砖等质量问题，销售策略存在库存少、黄牛多、捆绑销售等问题，还试图操控媒体及评测机构。文章在Hacker News引发大量讨论。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
一文看懂 TritonNext 2026：FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”！
1月9日，「2026 TritonNext技术大会」召开，专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题；崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题；上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
从 3 个月业余项目到全球第一语言！Python 之父坦言：当年“将就”的代码，如今全都真香了
Python 之父 Guido van Rossum 在 Python 编程语言峰会上提出‘Worse is better’理论现在是否还适用的问题。回顾早期开发，Python 受 UNIX 精神影响，以‘够用就好’理念快速推出，如今面临新功能开发慢、社区贡献不均等问题。
社区供稿 | Hugging Face x 北京中关村学院等机构联合发布生成式基因组大模型Carbon：一场关于“生命语言”的范式革命
北京中关村学院等联合发布生成式基因组大模型Carbon并开源。Carbon家族有三个版本，旗舰模型Carbon - 3B在多任务匹敌70亿参数的Evo2 - 7B，运行速度快275倍。它在数据、分词、训练上有创新，还实现技术普惠，有多种应用场景。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。