「未来视觉信息」共找到 3446 篇相关文章
当前的上下文方案，本质是暴力破解！DeepMind 创始人：忽强忽弱的 AI，才是真正的灾难，突破在记忆系统
在播客《20VC》中，谷歌 DeepMind 创始人德米斯·哈萨比斯与主持人探讨 AI 未来。他认为 AGI 五年内大概率实现，规模和速度超工业革命；算力是瓶颈，软件记忆系统等突破也重要；还谈及开源、监管、能源等问题。
Karpathy用「harness」彻底终结了RAG。
假期时Karpathy提出llm.wiki想法引发关注。它是元框架，定义人类与AI协作管理知识的方式。与RAG不同，它将新材料关键信息编入已有wiki并持续维护。作者用多种数据测试，发现TextIn API解析效果好，还优化处理流程提升质量。
永别了，Sora！奥特曼All in超级App
OpenAI一早关停爆火仅6个月的AI视频APP Sora，包括其开发者版本及ChatGPT内视频功能。奥特曼此举是为打造「超级应用」、为IPO铺路，同时为新模型Spud腾出算力，其预训练已完成，将在未来几周发布。
YC点名创业方向：AI欺诈猎手，可能干掉整个反欺诈行业！
2026年春，YC发布的RFC清单中，‘政府欺诈猎手基础设施’引发关注。传统反欺诈存在‘非对称竞争’，而智能体技术为防守方带来翻盘机会。构建AI原生业务模型，可让防守方获结构性优势，但要解决安全与合规问题。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后，他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti 和 Kiriti Badam 参与超50个企业级AI产品构建。他们指出，如今AI产品构建成本降低，但多数仍失败。还分享开发陷阱与路径，如从低自治高控制起步、建立CC/CD框架等，也对AI未来发表看法。
JCP | 浙江大学边鑫等：基于 PINNs 的非结构自适应网格细化：面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略，用物理信息神经网络（PINNs）整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比，显示该策略能平衡计算精度与成本，但有额外计算开销。
太初元碁乔梁：AI算法已经跑到单芯片极限｜MEET2026
在量子位MEET2026智能未来大会上，太初元碁乔梁表示，当下AI算力需求指数级增长，超智融合成行业共识。单颗芯片性能成瓶颈，太初元碁设计PC link实现芯片互联，还分享了HPC+AI在多领域的落地实践。
中国算力方案：如何用有限资源做出无限可能？｜甲子引力
2025年12月3日，「甲子光年」举办年终盛典，在算力产业专场，分析师王艺对话多位嘉宾，探讨中国算力方案。面对算力困境，嘉宾分享突破策略，还就关键瓶颈、技术路径等展开交流，认为具备场景洞察等优势才能持续突破。
AI PC进入爆发期，国产芯片能否在其中分得一杯羹？
AI从云端走向端侧，AI PC迎来爆发期。Arm虽有结构性优势，但在PC端进展慢。此芯科技推出此芯P1，联合多方打造开放平台，推动标准化和生态建设，产品也不限于AI PC，未来有望为国产芯片争得话语权。