「扩展计算」共找到 1086 篇相关文章
这个推理模型:HRM ,只用2700万参数,超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型HRM,它是全新循环架构,仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上表现卓越,还引入近似梯度等方法,有推动通用计算变革潜力。
Bun 推出内置数据库客户端与零配置前端开发
Bun 发布 1.3 版本,是迄今最大更新,实现全栈开发,推出统一数据库 API 并提升性能。引入零配置前端开发模式,有内置 Redis 客户端,社区反响不一,还扩展包管理功能,性能提升显著。
75%预训练数据都能删!Jeff Dean新作:全自动筛除低质量数据
Google DeepMind团队开发的DataRater可全自动评估数据质量,用元学习筛选有价值数据,提升模型训练效率。它能减少计算量、提高性能,在低质量数据集效果佳,还能跨模型规模泛化。
重磅!Google 推出AlphaEvolve 实现算法自我进化,将颠覆数学与计算机科学!
Google DeepMind发布革命性的Gemini驱动编码代理AlphaEvolve,能设计并优化算法。它发现更快矩阵乘法算法、解决开放性数学问题,还优化了Google多方面计算基础架构,未来跨领域应用前景广。
GenEnv:智能体与环境模拟器之间的难度对齐协同进化 | 直播预约
训练高性能 LLM 智能体受限于真实世界交互数据的成本和特性,为此推出 GenEnv 框架,它建立难度对齐协同进化博弈,能让智能体表现提升,减少数据使用量,为扩展能力提供数据高效路径。
GPT-5.1 突然发布,用户实测:更像 4o,情商大幅提升
OpenAI 向部分付费用户推送 GPT - 5.1,有即时思考和深度思考两种模式,系统自动匹配。它有八种人格预设,改进不仅在语气,还提升记忆编织等能力,像是补救 GPT - 5 失败,还扩展安全评估。
在边缘应用中,实现 Kubernetes 的主动扩缩容
Kubernetes已成为现代IT核心平台,在云环境应用广泛。但在边缘计算场景,其HPA功能有局限。文章介绍基于CPA构建自定义扩缩器,详述其评估算法、实现方式,经测试CPA比HPA表现更优,适合边缘环境。
LeRobot v0.4.0 正式发布:全面提升开源机器人的学习能力
LeRobot v0.4.0 正式发布,带来多方面重大升级。有可扩展的 Datasets v3.0、新 VLA 模型、全新插件系统;支持 LIBERO 和 Meta - World 仿真;还有数据处理 Pipeline、多 GPU 训练简化等特性,上线了机器人学习课程。
7篇顶会NeurIPS 2025最佳论文都说了什么?
NeurIPS 2025七篇获奖论文揭示大模型思维同质化、推理能力虚幻边界等隐忧,也在注意力机制、神经扩展定律等方面取得物理学层面突破,为AI建立更严谨科学地基。
何恺明团队重磅新作:去掉VAE,无需Tokenizer,纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究,指出主流扩散生成模型未做好去噪工作,回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点,提出极简架构JiT,展现优越性能与扩展能力。