「工程团队管理」共找到 4404 篇相关文章
攻克大模型训推差异难题,蚂蚁开源新一代推理模型Ring-flash-2.0
9月19日,蚂蚁百灵大模型团队开源新一代推理模型Ring-flash-2.0,独创棒冰算法解决训推差异难题,实现稳定训练。该模型仅激活6.1B参数就能打平40B Dense模型性能,降低推理成本。
Marble登场!告别不稳定与变形,持久探索3D世界
李飞飞团队World Labs推出Marble并开放有限测试预览,基于图像或文本提示可生成3D世界,具有持久、稳定、风格多样等特点。用户能导出使用,在浏览器自由导航,虽有局限但潜力大。
FutureHouse 联合创始人:AI Scientist 不是“全自动化科研”
FutureHouse 由 Google 前 CEO 资助创立,今年 5 月推出四个 AI 科研 agent,6 月宣布 AI 系统 Robin 发现新药。联合创始人 Andrew White 表示,AI Scientist 并非‘全自动化科研’,生物比化学更具‘平台化’潜力,团队聚焦科研自动化。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请华为、蚂蚁集团等专家探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代冲突处理、推理部署成本优化、开源项目挑战及 GPU 虚拟化趋势等内容。
硅谷顶尖产品教练万字干货,一针见血揭示产品失败真相
文章回顾 Jim Morris 演讲,指出多数团队混淆“产出”与“成果”,迷恋“虚荣指标”。以 Power Reviews 为例,强调做对事才驱动客户价值。还介绍衡量成功的指标及应用案例,说明指标关联与先行指标作用。
大模型微调知识与实践分享
文章详细介绍大型语言模型(LLM)微调知识与实践,包括模型结构、参数量等知识,以及Prompt工程、数据构造、LoRA微调等技术点。还给出微调实践流程,介绍相关平台和框架,如星云、TuningFactory等。
对比 Codex,免费的 AgnesCode 也能在底层算子优化任务中打的有来有回
本文实测免费AI Coding Agent AgnesCode搭配Agnes 3.0 Flash,对比付费Codex组合在DeepSeek-V3底层算子多芯片优化任务中的表现,验证免费Agent胜任底层AI工程的能力,分享实测数据与行业洞察。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
当 AI 下场炒 A 股,「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中,不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法,基于A股数据集验证,显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性,是综合改进方案,但有算力等局限。
具身VLA后训练:TeleAI提出潜空间引导的VLA跨本体泛化方法
现有VLA基座模型能力不足,跨本体适配存在挑战。中国电信人工智能研究院具身智能团队提出“对齐 - 引导 - 泛化”(ATE)框架,实现从调架构到调分布的范式转移,适配主流VLA模型,减少数据需求。