「深度研究」共找到 2514 篇相关文章
跨芯片统一优化，DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日，上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器，后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点，在多芯片上实现性能优化，还解决了DSA芯片优化难题。
DeepMind爆火论文：向量嵌入模型存在数学上限，Scaling laws放缓实锤？
DeepMind一篇关于向量嵌入局限性的论文在AlphaXiv爆火。其证明向量嵌入有数学上限，Scaling laws或放缓。研究构建LIMIT数据集，测试发现即便是先进嵌入模型也难解决简单任务，揭示了RAG系统约束，让人反思Scaling Laws边界。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark：中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准，直击语音对话模型软肋！
近年来语音对话模型受关注，但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集，评估模型应对复杂对话的能力，结果揭示性能瓶颈，为模型优化提供参考，代码和数据已开源。
16 个月、45 万资金投入，一款 AI 社交产品的创业失败复盘
作者复盘AI社交产品“抱抱窝”创业失败经历，涉及方向选择、团队搭建、时间资金把控、团队沟通等问题，还给出经验建议，如选方向要有标准，团队开发股份占比应合理，明确时间表等。
刚刚，「吉卜力狂欢」GPT-4o功臣被挖走！华南理工女学霸曾与奥特曼同台
GPT-4o引爆全球「吉卜力风格」风潮后，其核心成员华南理工学霸Lu Liu与伯克利博士Allan Jabri跳槽Meta。此前他们在OpenAI主导多模态AI研究，与奥特曼同台展示关键功能，此次挖角凸显OpenAI人才流失危机。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
刚刚，OpenAI最强推理模型o3-pro诞生！碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro，还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生，在多项测试中表现优异，虽有速度慢等限制，但优势明显，网友实测效果惊艳。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
2024车载激光雷达市场、技术和产品
国际权威研究机构Yole Group发布《Automotive LiDAR 2025 Market & Technology Report》，本文解读其关键内容，涵盖2024年车载激光雷达市场（销量、份额、单价）、技术（激光器、接收器、扫描部件）和产品（车辆集成、长距雷达、短距雷达）情况。
V0做不到、Bolt搞不定，Youware用MCP一键解决网页生成最大难题
Youware可快速将AI生成网页部署到线上。其更新后支持调用MCP生成网页，深度适配主流MCP服务，使用门槛低且免费。还上线积分系统，首页分类筛选更详细，作品页增随机按钮。用案例展示了其强大的网页生成能力。