「自适应推理技术」共找到 4600 篇相关文章
Google 在 AI 竞赛中如何从落后到反超的故事
本文讲述 Google 在 AI 竞赛中从落后到反超的历程。曾因傲慢错过先机，ChatGPT 问世后 Google 陷入恐慌，后通过创始人回归、团队合并、召回人才等举措，让 Gemini 模型多项指标超越 ChatGPT，实现逆袭。
Pinterest 工程通过运行时感知分片将 Android CI 构建时间缩短了 36%
Pinterest 发布技术案例研究，介绍工程团队通过运行时感知的测试分片策略和内部测试平台，将 Android CI 构建时间缩短超 36%，还对比了其他公司提升 CI 性能的做法。
都是TOP人才！跑遍全球，和机器之心共聚AI学术顶会
2025年AI加速发展，技术迭代快。机器之心围绕多场AI学术会议，在8座城市开展11场活动，有论文分享会和人才Meetup。2026年规划新活动，邀各方伙伴加入。
综述解读：Memory in the Age of AI Agents
文章围绕《Memory in the Age of AI Agents》展开，指出传统方案难解决Agent长期智能问题，Agent Memory是关键。介绍其形式、功能、动态机制，分析挑战并预测未来方向，为设计记忆系统提供指南。
Mistral 3发布，14B多模态小模型表现优异
Mistral AI第三代模型发布，含三个小型密集模型和稀疏混合专家模型Mistral Large 3，全用Apache 2.0许可。有多项技术亮点，Ollama等支持部署微调，还给出实用配置建议。
把 Nano Banana/Gemini 3 Pro 榨干！这几点你必须知道
Gemini 3 放出 Pro 和 Nano Banana Pro 两条线，前者主打长上下文、多模态推理，后者专攻像素级生成。文章提炼精髓，给出“通用 + 像素”双模实战笔记，介绍两者使用要点及创意场景实测。
AAAI 2025 Oral | 火山引擎多媒体实验室提出VQ-Insight，AIGC视频画质理解大模型
火山引擎多媒体实验室与北大合作论文《VQ-Insight: Teaching VLMs for AI-Generated Video Quality Understanding via Progressive Visual Reinforcement Learning》入选AAAI 2026口头汇报。VQ - Insight用渐进式框架处理AIGC视频画质理解，实验表现卓越。
金山与华科发布多模态模型MonkeyOCR v1.5：文档解析能力超越PaddleOCR-VL，复杂表格解析首次突破90%
2025年6月以来多模态文档解析成前沿课题。MonkeyOCR v1.5是全新框架，在OmniDocBench v1.5等基准上全面突破，复杂表格等场景提升9.7%，采用两阶段解析管道和复杂表格处理方案。
李飞飞最新思考：语言模型救不了机器人
本文是对李飞飞的访谈编译。她指出语言模型在世界理解上有短板，空间智能是关键，还探讨了AI发展历程、世界模型重要性等，介绍其公司产品Marble，强调人人在AI时代都有位置。
Nature子刊：太空中建数据中心，无限能源，浙大首次证实可行！
浙江大学和新加坡南洋理工大学新研究探索太空碳中和数据中心可行性。太空有太阳能与散热优势，提出轨道边缘和轨道云数据中心方案，还建立全生命周期碳效率评估体系，虽有挑战但前景好。