「感知 - 驱动算法」共找到 1425 篇相关文章
公众号正在头条化
2025年超60%公众号运营者发现，粉丝被算法收归平台。从2020年起，订阅号改成信息流展示，推荐流量占比最高达90%。这对小号是机遇，但也带来内容陷阱等问题，还重塑用户认知，平台也面临商业和生态的博弈。
MIT新研究：大模型加噪声就能替代GRPO/PPO调参
MIT新论文提出，预训练模型周围存在大量“专家模型”，只需添加高斯噪声并集成，性能就能比肩甚至超越GRPO/PPO等调参算法。由此启发了RandOpt算法，经测试准确率不错，但也有依赖预训练等缺点。
阿里权力交接全解读：9人出局、蒋凡上位、3800亿豪赌AI—投资者必读深度研报
过去两年，阿里经历权力重组，合伙人缩减，蒋凡上位，吴泳铭押注3800亿AI。从“分封制”回归“集权制”、从运营驱动转向AI驱动，本文拆解变革，给出投资判断，分析各业务板块营收、竞争力，推演未来情景并提示风险。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘！AI内存需求暴降6倍，推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法，将缓存压到3 - bit，内存占用降为1/6，推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头，引发股价下跌，虽目前未改变采购量，但改写推理成本，且从论文到落地的路在缩短。
从“暴力烧Token”到“系统工程”：OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。
YOLOv8-SST：水面小目标检测极致改进，降低漏检
浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法，针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验，该算法提升了检测精度，推理速度也能满足实时需求，还给出了实战代码。
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups，它让开发者创建和管理能同步通信的线程组，为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现，还对比不同归约求和方法及性能。
AI 编码 3.0：人机协作，正在走向多 Agent 协作系统化
文章指出AI编码正从2.0走向3.0，2.0解决生成问题，3.0则是执行系统。当Agent进入软件交付流程，协作需从经验驱动转向模型驱动，Kanban和Harness等工具也有了新角色，系统更强调验证和控制。
⼤模型是万能的吗？探索机器学习+⼤模型在某出海投资业务的应⽤
本文基于公共云大客户出海投资业务案例，探讨用AI大模型结合机器学习算法构建投资预算预测与分配系统。历经三版方案迭代，从纯大模型到引入机器学习算法，目前项目处于落地阶段，有望实现多方共赢。