「预训练策略」共找到 2851 篇相关文章
算力稀缺时代，如何把 GPU 用“满”
在 GPU 稀缺且利用率低的背景下，本文分析其‘用不好’的原因，探讨业界共享技术方案的局限。以腾讯云 TencentOS qGPU 为例，解析内核态虚拟化及在离线混部技术，还介绍其在多行业降本增效的实践。
CMAME|美国西北大学，德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见，但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体，开发不依赖训练数据的降阶求解器，在多问题上表现佳，为下一代计算机辅助工程提供框架。
Alex Wang“没资格接替我”！Yann LeCun揭露Meta AI“内斗”真相，直言AGI是“彻头彻尾的胡扯”
图灵奖得主 Yann LeCun 在访谈中，尖锐评价当前 AI 发展路径，认为规模化大模型是死胡同。他正通过新公司 AMI 推动“世界模型”技术路线，还谈到 AI 关键要素、安全等问题，与主流观点分歧明显。
OpenAI 收购了自己的“甲方”公司
当地时间12月3日，OpenAI宣布收购Neptune.ai，该公司为企业提供AI模型训练跟踪工具，OpenAI本就是其客户。虽未披露财务条款，但报道称将以不到4亿美元股票支付，交易仍需满足成交条件。
烧钱，能解决 AI 存储的焦虑吗？
存储短缺焦虑或延续至 2026 年，传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线，还给出存储价值评估与规划方法，介绍文远知行和腾讯云实践。
2025 年的 Vibe Coding 思考｜Reflections on Vibe Coding in 2025
作者基于自身经历和观察分享 2025 年 Vibe Coding 思考。指出创作应从喜好和用户需求出发，与用户紧密相连，还对 2026 年模型发展、产品方向等做了预判，探讨了实现人人 Vibe 还缺的条件。
真机RL！最强VLA模型π*0.6来了，机器人在办公室开起咖啡厅
美国具身智能创业公司PI发布最新机器人基础模型π*0.6，新方法大幅提升具身智能成功率与处理效率。其开发的Recap方法从经验数据获训练信号，使模型能执行多项真实世界应用。
Nature子刊：港大等首提下一代AI硬件系统，能耗锐减57.2%
港大、港科大与西电团队登上Nature子刊，攻克存算一体架构中模数转换器（ADC）能耗高难题。利用忆阻器可编程特性打造“智能标尺”，使AI芯片功耗降57.2%、面积缩30.7%，为下一代AI硬件开辟新路。
AI Agent 落地之困：为什么“人”与“流程”是最大障碍？
本文解读 MMC 报告，揭示 AI Agent 落地面临核心挑战、衡量标准、付费模式及落地策略。指出最大障碍是‘人’与‘流程’问题，如工作流集成、员工抵触、数据隐私等，还提及企业付费情况和成功落地秘籍。
我MiniMax，用实习生处理数据，照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型，引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径，公开技术细节。M2团队选Full Attention，雇实习生处理数据，提出交错式思维链策略，强调实用性和泛化能力。