「AI研究架构调整」共找到 11373 篇相关文章
破解人机协作密码:工作技能拆成两层,AI执行人类决策成功率狂飙 | ICML 2025
耶鲁和南大研究人员合作的论文提出数学框架,把工作技能拆分为决策层和执行层子技能,揭示人类与AI在这两层面各有所长,优势互补可提升成功率,还为机构适应新工作体系提供指南。
1052篇文献!上海AI Lab发布科学LLM综述:从数据基础到Agent前沿
上海AI Lab主导,25家研究机构共同梳理270+训练集、190+评测集,提出科学数据分层框架与智能体闭环科研新范式。还介绍了模型演进、数据情况、评估基准等,指出数据缺陷并展望走向科学家智能体的三步。
3D重建的惊人进展:多所世界名校联合发布论文,告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文,回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类,研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒,带来速度和泛化能力的提升,解锁新应用,但也面临挑战。
Bengio 15 年前论文再夺 AAAI 奖!AI 正告别单纯炫技,走向真实世界
全球人工智能顶会AAAI揭晓年度奖项,Yoshua Bengio 2011年论文获经典论文奖。今年5篇杰出论文研究方向指向AI从炫技走向应用,如ReconVLA改进VLA视觉感知,CADYT解决连续时间因果结构学习空白等。
性能不减,吞吐量提升6.4倍!英伟达用混合算子和架构定义小模型新标准
NVIDIA研究团队通过Nemotron - Flash系列模型,打破对‘深而瘦’架构迷信,修正缩放定律,用进化算法搜索混合算子、改进训练策略。该模型在性能、延迟和吞吐量上表现出色,远超同类产品。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等:基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法,提出基于共享并行架构的融合策略,区分公共与私有特征,提升融合框架表征能力,还通过算例验证方法有效性。
摩尔线程的野心,不藏了
上市15天后,摩尔线程在首届聚焦全功能GPU的开发者大会上,围绕MUSA推出诸多新品,包括新GPU架构、芯片、智算集群和硬件产品,还将开源核心组件,构建生态,其架构创新定义未来AI产业格局。
陶哲轩ICM 2026:数学界迎来「百年新危机」,AI狂飙逼迫全行业重写游戏规则
7月24日,陶哲轩在ICM 2026演讲指出数学界正经历新危机,关乎价值观与工作方式。他围绕AI能力猜想探讨数学界如何应对,列举目标和风险,提出需升级目标,还介绍莱顿宣言建议。
AI 编程别光凭感觉:手把手实操 SDD,把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中,“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端,易带来架构不一致等问题。规范驱动开发(SDD)应运而生,它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程,还给出实操步骤与落地建议。
从 Computer Use到 Datacenter Use:如何让 AI Agent 像调用函数一样驱动数据中心?
本文整理自 QCon 2026 北京站演讲,探讨如何让 AI Agent 驱动数据中心。指出 Agent 发展有 Multi - Agent 和 Datacenter Use 趋势,介绍 AKernel 基础设施,包括架构、技术支柱、部署方式等,还提及其实践落地与未来演进。