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RSI成人工智能前沿方向,芯片设计因有确定性验证体系,成其率先落地赛道。NovaSilicon完成融资,探索出芯片设计智能系统,发表论文介绍构建运行方法,将重塑行业。

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模型也需要自我反思,上海AI Lab合成“错题本”让模型数学成绩提升13.3%

上海AI Lab提出LEMMA方法,构建“错误 - 反思 - 修正”数据,让模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据,实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。

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DeepSeek、GPT、Qwen,所有模型架构图都有,Karpathy:宝藏画廊!

模型赛道热闹,架构创新多,理解困难且缺清晰架构图。AI 研究者 Sebastian Raschka 绘制主流模型结构,整理成在线图谱「LLM Architecture Gallery」,方便研究者查阅对比。

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量子芯片离商用还有多远?解读半导体的下一代革命

本文深度拆解量子芯片全产业链,指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发,虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒,将分阶段落地,普及后会重塑产业与社会,与传统芯片互补。

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启发学习:让模型认知从外化到内生

当下模型能力多靠人为框架,能力上限受限。文章提出“启发学习”,将其集成到推理侧成Isaac框架,通过Prompt与网络层注入复用旧经验,实验显示能幅提升模型任务性能。

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模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?

模型价值主战场正向后训练转移。xAI发布的Grok 4通过后训练取得强性能,在多项测试中领先。后训练可解决通用模型产业落地难题,不同公司探索新方法,且后训练有五关键要素,阿里云提供一体化支撑。

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浪潮发电,海水制冷:新一代AI算力中心在海上诞生

2026 年美国初创公司 Panthalassa 获 1.4 亿美元 B 轮融资,计划将 AI 算力搬到海上,用海浪发电、海水冷却。陆地算力困境下,创业者将目光投向深海与外太空,Panthalassa 与 Starcloud 分别代表海洋与太空路径。

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AI 会笑吗?BIGAI & 上交团队:多模态模型是否真的能 get 到视频笑点|ACL 2026

上海交通学等团队构建v-HUB评测基准,分析多模态模型视频幽默理解能力。评测7个前沿模型发现,模型依赖文字、主动发现笑点能力弱,声音作用有限,还需考虑隐形线索。

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AI操作网页:browser-use和AI模型互动解析

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加速突围!9款信号链芯片背后的“芯”趋势

在高端ADC/DAC领域曾被国际巨头长期垄断。2025年‘芯师爷 - 硬核芯年度评选活动’展示多款信号链芯片。国产芯片发展有高端突破、汽车电子爆发、全产业链延伸三条路径,但也面临参数提升、高端场景拓展及海外竞争挑战。

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