「多任务架构」共找到 6488 篇相关文章
英伟达50亿美元入股英特尔,将发布CPU+GPU合体芯片,大结局来了?
9月18日英伟达与英特尔宣布达成合作,英伟达投资50亿美元购其股份。双方将合作开发多代定制数据中心和PC产品,包括定制CPU、集成RTX GPU的x86 SoC等,此前二者有竞争历史。
GPT-5 的秘密武器:Universal Verifiers
OpenAI开发「Universal Verifier」(通用验证器)技术助力GPT - 5。该技术让一个AI模型检查另一个模型输出质量,解决了强化学习难题,使GPT - 5在多领域表现出色,不过技术可能因人员流动扩散。
数学推理热潮下的冷思考!如何训练真正"全能"的推理模型?
论文评估20余个开源推理模型在多领域表现,发现多数模型数学成功难迁移。揭示微调方法(RL vs SFT)决定能力泛化,SFT像‘填鸭’,RL似‘思维健身’,为构建通用推理智能体提供新路径。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型:vivo AI 团队实战经验分享|AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上,vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战,从数据处理、模型计算等方面提出优化策略,还展望 AI Infra 未来发展方向。
10% KV Cache实现无损数学推理!这个开源方法解决推理大模型「记忆过载」难题
推理大模型推理时易现冗余问题,R-KV开源方法登场,显存降90%、吞吐提6.6倍、准确率达100%。它通过实时对token排序解决冗余,还经多步骤压缩KV缓存,性能测试表现出色,适用多场景。
Claude独立破译370年前密文!仅44分钟,密码学家破防了
本文报道AI破解世纪密文事件:17世纪留下的两道未解密文,难倒人类密码学家数百年,被Claude Fable 5.1在无人类干预下用44分钟破解,展现AI在精力密集型任务的巨大优势。
具身智能的Skill时刻!英伟达开源机器人技能库,Jim Fan:范式变了
英伟达开源能让机器人持续成长的技能库ASPIRE,类似机器人版Coding Agent,会沉淀机器人操作经验。英伟达机器人主管Jim Fan称其代表全新持续学习范式,论文实验验证其效果好于此前方法。
CVPR 2026 | 1000万段驾驶视频,教会模型如何估计相机位姿
Wayve的LA - Pose研究,不依赖百万级3D标注,从约1000万段未标注驾驶视频自监督学习‘潜在动作’,再用少量3D标注微调,转化为相机位姿估计能力,在多基准上提升精度且泛化能力强。
黄仁勋:芯片公司的时代已经结束了,现在是 AI 工厂的时代
Lex Fridman 采访黄仁勋,黄仁勋谈对 AI 行业理解,认为 AI 是工业产品,NVIDIA 像建 AI 工厂。还提及算力是智能扩展关键,计算从检索转向生成,Token 细分市场,以及公司组织、架构、开源等多方面观点。
迈向原生全模态AI智能体:人大&小红书发布OmniGAIA新基准
中国人民大学等团队推出 OmniGAIA 新基准及 OmniAtlas 训练框架。OmniGAIA 含 360 个高难度任务,覆盖多领域。实验显示闭源与开源模型差距大,OmniAtlas 显著提升开源模型表现,并指出未来全模态智能体发展方向。