「多未来预测」共找到 6146 篇相关文章
人工智能提出七十载！从百度CTO到NVIDIA副总裁，十年共启ASI新智元
今年是人工智能提出七十周年，新智元十周年峰会9月7日将在北京举行，届时发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》。峰会集结百度CTO、NVIDIA副总裁等十位领航者，以‘十人十题’解构AI五阶段路线图，纵览AI发展图景。
谷歌前CEO施密特：中美大模型之间存在一个显著区别
7月26日世界人工智能大会上，谷歌前CEO埃里克·施密特与沈向洋对话，指出过去两年中国AI技术进步巨大。他认为中美领先AI模型有显著区别，中国部分模型开放权重，美国多数领先模型封闭。他期待中美合作应对AI变革。
马斯克终于成『AI No.1』，6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4，宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单，但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试，展现其在各方面的表现，如编码、数学、图像等，还提到了API速度和价格。
谷歌AI将攻破200年数学难题！39岁天才率队密研三年，或摘千禧年大奖
谷歌DeepMind携手39岁数学天才Javier Gómez Serrano，率20人团队秘研三年，借AI冲击千禧年大奖难题——纳维 - 斯托克斯方程，预计未来12 - 18个月取得成果，若成功将助人类深入理解多领域机制。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏，我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0，经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色，能产出电影质感画面，且价格有竞争力，但物理拟真短板明显，已具影视工业应用潜力。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
刚刚，腾讯姚顺雨署名首篇论文发布，「下半场」先搞上下文学习
腾讯混元团队和复旦联合团队发布姚顺雨署名首篇论文《CL - bench》。论文证实模型在上下文利用上有能力短板，还构建了CL - bench评测基准，评估发现前沿模型在上下文学习上表现差，未来要让上下文学习走向现实。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技？— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇，介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM，现仅支持单节点通信，未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能，还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。