「免训练加速」共找到 2735 篇相关文章
吴晓波探展模力工场：开发者从技术到商业化的关键一跃
2025年9月25日，吴晓波在阿里云栖大会模力工场xAI交易所展台，指出AI应用落地痛点是连接问题。阿里云此前发布多项进展，模力工场承办“AI超级交易所”，其7个应用能解决企业痛点，还提供商业化加速服务。
计算机科学家杰弗里·辛顿：“AI会让少数人更富，多数人更穷”
被誉为‘人工智能教父’的杰弗里·辛顿，见证了AI从学术走向主流。他从技术加速者变为警示者，指出AI或对人类造成严重伤害，还谈到应对风险方案、中国优势及AI对社会经济的影响等。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
破局大模型推理困局！华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍
华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲，围绕大模型推理优化，从模型、框架、算子层展开，结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战，介绍加速技术，分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
token危机解决？扩散模型数据潜力3倍于自回归，重训480次性能仍攀升
新加坡国立大学AI研究者Jinjie Ni团队预训练扩散语言模型（DLMs）与自回归（AR）模型，发现DLMs是超强数据学习者，数据潜力超AR 3倍，重训480次性能仍攀升，还剖析同期研究方法论缺陷。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
内部爆料：Alexandr Wang上任第一把火，Meta大模型闭源
据知情人士，Meta新成立的超级智能实验室正讨论重大决策，高层对AI模型是否开源存分歧。Meta曾因性能问题延迟Llama 4版本，现完成Behemoth训练却因不佳延迟发布，还探讨放弃它开发闭源模型。
当你感到AI编程无所不能时，也许正站在“愚昧之巅”——理性看待AI时代的软件开发与应用变革
文章分析AI时代软件开发、产品设计和内容营销的变化。赞同产品设计半开放式、加速MVP效率等；部分赞同VOC捕捉、SEO自动化等，但有待验证；不认同普通开发者被淘汰等过于乐观的预测。指出多数变化5年渐显。
快手高欢深度解读：多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”？
2024 年 AIGC 爆发，多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用，介绍主流 AIGC 产品形态，探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。