「算力极限」共找到 868 篇相关文章
推理正确率下降65.5%！斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞，斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入，拆解为子任务，构建评测体系，用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低，存在结构性缺陷。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
刚刚，DeepMind通用科学智能体AlphaEvolve突破数学极限，陶哲轩合作参与
DeepMind发布革命性进化编码智能体AlphaEvolve，由LLMs驱动，可演化代码库、发现和优化算法。它结合LLM创造力与自动化评估，减少幻觉，在多领域应用前景大，还与陶哲轩合作探索数学应用。
AI无师自通，搞定所有家务！π0.5突破泛化极限，UC伯克利系出品
具身智能最大挑战是泛化能力，美国具身智能公司Physical Intelligence推出π0.5 VLA模型，通过异构任务协同训练实现泛化，可在全新家中执行各种家务，虽有不足但向广泛泛化物理智能迈进。
Ropedia刘子纬：具身智能的Scaling Law，不是算力，是人类的经验
Ropedia刘子纬指出，当前物理AI面临差距，下一阶段需Scaling人类物理世界的经验。Ropedia构建真实世界经验引擎，形成经验飞轮，目标是打造能看见、记住、想象并行动的模型。
英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年
AI产业曾聚焦GPU，如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资，估值300亿美元，英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施，国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。
谷歌招了一个“全职哲学家”：算力解决不了的难题，交给了文科生
谷歌DeepMind招剑桥学者Henry Shevlin任哲学家，其研究机器意识等。此前DeepMind已布局哲学伦理，Anthropic的Amanda Askell也为Claude写“宪法”，而OpenAI相关团队不稳定，业界对AI本质有分歧。
Nature重磅：智能的尽头是算力！谷歌大佬承认「预测下一个词即智能」
芯片速度触顶，摩尔定律失效，但AI却在疯狂跃迁。Nature文章指出，智能的增长不靠芯片加速，而是结构重组与协作。其核心是预测和并行协作，AI正以类似生命演化的方式发展，与人类相互依存。
我们都错怪GPT-5了，路由统一算力，免费用户也能创造收益
GPT - 5发布后，其路由架构备受关注。开源社区的Arch - Router类似其路由系统，能结合任务领域和动作制定策略。GPT - 5路由框架可平衡成本与性能，还能转化免费流量，未来想掌控用户与模型交互路径。
硅谷前沿访谈：CUDA之父复盘英伟达20年护城河，揭开万亿算力帝国的底牌
奇点智能研究院院长李建忠采访了“CUDA 之父”Ian Buck，探讨 CUDA 20 年演进、英伟达技术产品及生态。Ian Buck 介绍了 AI 基础设施新阶段，阐述 CUDA 成功原因，还谈及英伟达软硬件协同、应对竞争等问题。