「复用策略」共找到 1012 篇相关文章
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
清华大学AI4S研究新进展：让科学智能体发现公式、探索机理
清华大学电子工程系团队在AI for Science领域取得两项新进展，提出可复用的智能体符号回归运行时框架SRHarness，构建机制发现评测基准MechBench，推动AI科学发现从拟合观测走向理解机制。
英伟达下一代GPU登场，Rubin CPX一次推理数百万Token，网友：这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上，英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台，性能卓越，还能复用现有平台，预计2026年底上市。
无需准确传感信号！轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络（biLSTM）的MSCA规划与控制策略，即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异，未来还将做进一步研究。
小哥硬核手搓AI桌宠！接入GPT-4o，听得懂人话还能互动，方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发，手搓AI桌宠Shoggoth，接入GPT - 4o，能与人互动。它结构简单可复现，采用低级和高级控制层，策略经仿真和真实环境验证有效。
机器狗能当羽毛球搭子了！仅靠强化学习从0自学，还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
45亿红包打响AI入口大战，百度给出另一种回应
春节期间，国内外AI圈有两件大事，国外OpenClaw在GitHub爆火，国内大厂掀起AI春节营销大战。百度率先接入OpenClaw，并推出5亿红包活动。其采用搜索+AI策略，有全栈布局优势，想走长远发展之路。
调整训练数据出场顺序，大模型就能变聪明！无需扩大模型/数据规模
微软亚洲研究院提出全新文本数据组织范式DELT，通过引入数据排序策略，充分挖掘训练数据潜力，优化训练数据的组织方式，在不同模型尺寸与规模下都达到了良好性能，且不用增加数据量或扩大模型规模。
AI到底会不会取代我们的工作？
作者分析2023 - 2025年10月近1.8亿份全球招聘启事，发现2025年总招聘岗位降8%。创意执行岗、基层员工岗位减少，而创意策略岗、高层领导岗位降幅小。客服、软件工程师岗位较坚挺，机器学习等岗位逆势增长。