「时间控制」共找到 838 篇相关文章

产品应用8

豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA

字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。

AIGC开放社区
产品应用7

GPT-5-Codex 一手实测

OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex,Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间,可在不同开发环境无缝切换,代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。

AGI Hunt
算法论文8

提速79%!上交大新方法优化企业级AI流程调度 | IEEE ICDCS’ 25

上海交通大学朱怡飞教授团队联合江行智能提出调度框架LLMSched,解决复合LLM应用任务运行时长和结构不确定问题。该框架重构DAG模型,用贝叶斯网络和熵减机制优化调度,实验显示最多降79%平均任务完成时间。

量子位
产品应用7

Github 7万星的Clawdbot实测:用国产模型做心脏,躺在床上指挥电脑干活。

本文实测了Github 7万星的Clawdbot(现叫Moltbot),介绍其能在本地运行,可多平台交互,有持久记忆、能控制浏览器等特点,还说明了安装配置过程,指出它虽有不足但想象空间大。

AI进修生
算法论文8

机器人「看片」自学新技能:NovaFlow从生成视频中提取动作流,实现零样本操控

布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架,利用视频生成模型常识知识,让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦,通过生成视频提取动作流,实现零样本操控,为通用机器人提供新路径。

机器之心
开源动态8

AI 领域新动向!持续思考模型CTM横空出世:AI 向生物智能迈出重要一步

Sakana AI 推出新型 AI 模型 CTM,重新引入「时间」和「神经元动态」到 AI 计算核心。它有诸多创新,在迷宫探索、图像识别等任务表现出色,虽有训练慢等不足,但为 AI 向生物智能迈进提供新思路。

AI寒武纪
新闻资讯8

月吞100万亿Token!AI中转站OpenRouter赚爆了

OpenRouter宣布完成1.13亿美元B轮融资,估值达13亿美元。它每周处理25万亿个tokens,全球用户超800万。其提供AI推理统一控制层,解决企业多模型管理难题,开源模型崛起使其价值凸显。

新智元
算法论文8

任意条件,「可控」文生图扩散模型综述 | TPAMI'25

北京邮电大学团队在顶级期刊IEEE TPAMI发布综述,探讨文生图扩散模型可控生成技术,将核心问题概括为如何注入新型条件信号并稳定控制,从任务和方法层面梳理技术,还提及应用场景与未来方向。

新智元
算法论文8

NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒:自回归奖励引导,安全对齐更快、更准、更轻

北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑(ARGRE)框架,在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径,实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间,不影响模型能力,优于基线方法。

机器之心
开源动态8

上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下

上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。

量子位