「集合和差问题」共找到 8716 篇相关文章
1美元训出专属滤镜，AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题，经历多次尝试平衡速度与画质，还训练专属LoRA模型提升画质，但仍面临帧间一致性难题。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
从Prompt到Context：为什么Think Tool是形式化的必然？
文章从编译原理视角，为AI工程实践提供理论根基。分析了Prompt和Context Engineering的形式化程度，介绍Anthropic的Think Tool，指出其优势及对CoT的超越，还提及未来需为Agent System发展全面形式化理论。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。
Snowflake：企业对AI投资回报率高达41%
全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告，对9个国家超500人企业调查发现，已部署生成式AI企业平均ROI达41%，应用广泛但面临数据挑战，不同行业和区域表现有差异，多数企业计划增预算。
推荐大模型来了？OneRec论文解读：端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。
还得是华为！Pangu Ultra MoE架构：不用GPU，你也可以这样训练准万亿MoE大模型
华为盘古团队发布Pangu Ultra MoE模型架构与训练方法的中文技术报告。该模型全流程在昇腾NPU上训练，团队在架构和训练方法创新，实现准万亿MoE模型训练，还在多方面优化提升性能。
AI抹平了执行力，一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零，让公司原有的评估制度失灵，出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量，AI 时代更看重判断势能，组织、管理者和个人都需重新校准。
一文彻底看懂AI-RAN
文章介绍AI - RAN，即人工智能无线接入网，英伟达力推将GPU用于基站。AI - RAN有开拓市场、提升基站性能等作用。产业进展方面，英伟达联合多方推动，通信行业形成加入和自主探索阵营，其发展还面临诸多挑战。
RXD大会首发北京：当硅谷还在谈论物理AI，西门子已重写工业规则
3月23日，西门子Siemens RXD大会在北京开幕。西门子首席执行官博乐仁称，AI是通用型技术，公司有贯通硬软件与数据的技术栈。大会发布26款新品，多指向硬件，还展示了数字孪生等应用，凸显数据和行业知识重要性。