「韬（τ）定律」共找到 870 篇相关文章
【栏目对话和访谈】Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客深度解读 AI 现状：中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线
Sebastian 和 Nathan 在 Lex Fridman 播客中，用 4 小时深度解读 AI 现状，涵盖中美竞争、模型对比、规模定律、AGI 时间线等热门话题，还分享了入行建议、工作文化等多方面观点。
华为AI芯片来时的路
文章围绕华为AI芯片发展展开，提及方兴东《昇腾崛起》记录其历程。从战略觉醒到技术研发、应对制裁，华为历经曲折，如提出“韬定律”，发布多款芯片，在逆境中构建生态、拓展市场，展现强大实力与坚韧。
Sglang 源码学习笔记（三）- 分布式和并行（以deepseek 为例）（WIP）
文章是 sglang 源码学习笔记，聚焦分布式和并行，以 deepseek 为例。介绍通信域类型，分析 ZMQ 和 torch.dist 通信，阐述 TP、DP、EP 实现，包括初始化、使用等，还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。
黄仁勋，开启智元（Token）时代
全球大模型进入千万亿智元（Token）时代，OpenRouter年化智元用量突破一千万亿，对应推理支出约10亿美元。黄仁勋在GTC大会提出「智元（Token）经济学」，智元成AI时代核心经济标尺，重塑产业规则。
开源白嫖！微软这个开源 Agent,让 AI 帮你点按钮、填表格、跑多步流程（还可跨设备）
微软开源智能自动化框架 UFO，主线是 UFO³（Galaxy 多设备编排）+ UFO²（Windows 桌面 AgentOS）。能将多步任务拆分执行，解决跨应用、多步骤甚至跨设备任务难题，有多种功能亮点。
大模型顿悟原理！Meta新论文说清楚了
Meta超级智能实验室（FAIR）最新论文把大模型顿悟（grokking）现象的数学机制说清楚了。提出Li2数学框架，将两层神经网络的grokking动态分三阶段，还推导了泛化缩放定律等。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
大语言模型（LLM）到底是怎么运作的？（配图通俗讲解）
文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。
关于现代GPU体系结构内存一致性（Memory Consistency）模型的一些猜想（二）——同步性能
文章聚焦GPU应用层面，通过实验对比不同同步代码实现的性能。在H20 GPU上测试，发现scope越小同步性能越好，内存屏障开销随scope增大而增加，还介绍非PTX及官方推荐实现方式并给出性能对比。
AI 智能体未来之争：是迷你应用（GPTs）？还是模块化代码（Skills）？开发者，你站哪边？
Anthropic 公布全新 Skills 功能，让开发者可通过模块化组件扩展 Claude 能力，功能覆盖网页、代码环境及 API 接口。它与 OpenAI 的 GPTs 等不同，更强调透明可审计，受开发者称赞。