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微软资深工程师 Paul Payne 分享编程 30 多年感受,认为 AI 正颠覆软件工程领域。他所在团队研究 LLM 驱动系统,系统从程序员手中接走大量工作,Amplifier 等工具让编程变得更简单,人类程序员价值将升华。

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利用大模型从开源情报中自动提取检测规则:LLMCloudHunter,有开源

随着网络攻击增加,威胁情报成主动安全关键。以色列本古里安大学发布LLMCloudHunter框架,用大模型从开源情报自动生成检测规则,评估显示其规则质量高,且大部分能编译成Splunk查询,软件已开源。

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实时生成视频!StreamDiT每秒16帧,单卡生成

现有文本生成视频模型多为离线生成,无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型,采用流匹配等方法,蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频,不过仍有伪影问题。

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字节Seed提出序贯策略优化方法,突破同传“质量-延迟”权衡问题

AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT,在70亿参数规模实现SOTA,翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。

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经典ReLU回归!重大缺陷「死亡ReLU问题」已被解决

在深度学习领域,经典 ReLU 函数因简洁性等优势受青睐,但有「死亡 ReLU 问题」。德国吕贝克大学等机构研究者引入 SUGAR 方法,不牺牲 ReLU 优势解决该问题,还设计 B - SiLU、NeLU 函数,实验显示性能提升显著。

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全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了!一次部署,终生可用

英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点,实验验证其性能提升显著。

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机器人终于「懂」家务了!伯克利MomaGraph让机器人像人一样做家务

过去家用机器人做家务存在诸多难题,最近加州伯克利和马里兰大学联手推出 MomaGraph 技术。该技术采用「Graph - then - Plan」思路,团队搭建了完整体系,在星动 Q5 上测试效果好,让家用服务机器人迈向实用。

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WaveSpeedAI 成泽毅:AI Infra 本来就是一门能挣钱的生意

WaveSpeedAI成泽毅本在大厂做Infra,后创业。他先在社区验证技术价值,创业首日就定全球化策略。WaveSpeedAI团队小而灵活,用利他思维合作,在视频生成领域降成本,验证了推理基建有市场。

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拿到DeepMind、Meta等多家Offer后,她把机器学习求职面试的真相写了出来

牛津大学博士生Silvia Sapora把机器学习求职面试经历原原本本写在博客中。她分享面试准备技巧、心态与谈判策略,提醒一次面试表现不定义研究者价值,该文对求职者或许比题库更有用。

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记录下SGLang开发,优化,debug的技巧之大SKILL时代已来临

文章记录SGLang开发等技巧,介绍Agent在编程开发领域的强大能力,如完成多种工作、提升模型速度。还提及Agent流程优化方向,提醒警惕其偏差,指出人的价值转变,成为设计、把关和提炼者。

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