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拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
警惕!大模型成本倒挂:你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象,低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集,指出推理token是成本倒挂主因,且实际开销难以预测。
我们真的变成巫师了:OpenAI API 负责人谈 AI 如何重塑软件工程
OpenAI API 负责人 Sherwin Wu 在 Lenny's Podcast 上分享,OpenAI 内部 95% 工程师用 Codex,100% PR 由其审查。他谈了 AI 重塑软件工程的现状、未来趋势,提及管理变化、创业效应、部署问题等,也为创业者给出建议。
AI 医疗全景更新:为什么硅谷 healthcare 领域出现了最多的 AI 独角兽?
本文基于对全美700余位医疗行业高管的调研及关键人物访谈,梳理AI医疗落地路径与商业化逻辑。指出医疗行业正推动AI商业化,投资增长催生独角兽,落地呈现“非线性加速”,还介绍了投资格局、应用场景等情况。
LeRobot v0.4.0 正式发布:全面提升开源机器人的学习能力
LeRobot v0.4.0 正式发布,带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统;支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真;还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性,上线了机器人学习课程。
“被投资人怒怼30分钟后,我更确定中国To B的答案” | 甲子光年
文章讲述百融云创在AI To B领域的探索。它突破传统“卖工具”模式,采用“结果计价”,共担结果、承包KPI。技术上提前押注语音对话技术栈,“硅基员工”概念落地多场景,有望推动中国To B行业进入新秩序。
Think in Games:做一个在王者荣耀中会玩和思考的Agent
文章介绍论文《Think in Games: Learning to Reason in Games via Reinforcement Learning with Large Language Models》,指出当前AI在游戏领域面临的困境,提出TiG框架结合大语言模型与强化学习,打造既会做又会说的AI,实验验证其高效性。
一个月的活一周干完!英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长,无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架,从算子融合到 I/O 全链路系统级重构,使训练吞吐拉高近 4 倍,还解决多类性能瓶颈,保证训练效果。
The Information:OpenClaw 在中国AI圈的发酵和扩散速度,远超硅谷想象
The Information报道称,OpenClaw在中国AI圈发酵和扩散速度远超硅谷想象。字节、阿里、腾讯在云平台上线其服务,开发者可云端运行。围绕它的生态在中国疯狂生长,还渗透到硬件领域,对创业者是不可逆冲击。
离谱:打造超10亿美元的独角兽,从真人假扮成AI开始
2017年两位创业者多次失败后,决定做自动记录会议笔记的AI助手,却无AI技术,便真人假扮。这种模式竟让他们赚到钱后开启自动化。如今Fireflies.ai估值超10亿美元,但早期做法引隐私等争议。