「架构创新」共找到 2538 篇相关文章
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
清智资本张煜：AI投资的下一个价值点何在？｜甲子引力X
在「渡口——甲子引力X2025科技产业投资大会」上，清智资本张煜分享AI投资见解。他指出AI正重塑行业，生成式AI是革命，还谈到具身智能、AI Agent等趋势，以及AI产业链各要素投资机会，分析了行业盈利赛道和创新价值重构。
150%训练效率提升：感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践，总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法，为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构，分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法，还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
27M参数战胜GPT-4！脑启发的分层Reasoning引擎如何重塑LLM
当前大语言模型（LLM）核心架构存在根本性缺陷，受大脑分层处理和多时间尺度启发，本文提出仅2700万参数的分层推理模型（HRM），免预训练与CoT标注，单次前向传播解决复杂任务，在ARC - AGI上超越GPT - 4等LLM。
具身智能开始进入「下半场」：从会干活到干完活
具身智能正处热门，国内今年上半年赛道融资额高涨。但钱与落地有落差，拉格朗日具身技术自研 Agentic OS，采用分层智能架构处理工程问题。还推动工序重构，制定技能矩阵和排期计划，其团队背景多元，赌让机器人干完活路径。
南大团队直击大模型高分神话：人类90分，最强模型仅49分
南京大学傅朝友团队在Google Gemini评测团队邀约下推出视频理解新基准Video - MME - v2。它有创新的分层能力体系与组级非线性评分，经超3300人工时标注。评测显示模型与人类差距大，还揭示传统Acc指标虚高、‘Thinking’并非总增益等现象。
对话际数科技联创：质量赛道的先驱者，要做空间数据的「精炼厂」
本文是对际数科技三位联合创始人的访谈。在具身智能时代数据采集火热但数据荒严重背景下，际数关注数据质量，其以测绘背景为底气，用‘一张图、一把尺、一个飞轮’搭建技术护城河，打造质量因子库，还创新训练质量模型，有稳定商业路径。
新一代AI教师是什么样？学而思让它从L2「助手」跃迁至L3「老师」
在AI应用落地成关键的当下，教育成AI融合创新前沿。好未来CTO田密提出「AI教师L1 - L5分级」理论，指出当前AI老师达L2水平，L3正演进。学而思学习机的「小思AI一对一」迈向L3，依托硬件和自研大模型，结合优质内容，从可用走向可信。