「供给侧思维」共找到 351 篇相关文章
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
瑞幸背后的芯片，藏不住了
瑞幸咖啡背后的边缘侧AI需算力就近部署，芯片是关键，其采用了天数智芯的彤央系列边端算力产品。该系列发布四款新品，覆盖不同部署需求，还在多行业落地，天数智芯更有云端超越英伟达的野心。
1万亿参数Ling-1T开源，国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型，总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token，支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色，是目前已知最大的FP8训练基座模型，已完成全面评测。
700 美金买“真情”？AI情感类产品爆火背后：卖的不止是陪伴，而是年轻人的孤独
文章指出当下人们压力与孤独感加剧，AI情感陪伴类产品成宣泄口，如字节跳动、卡西欧都有相关产品。从业者Jammie认为产品外观要从熟悉形象切入，核心是持续供给情感价值，还介绍了其公司产品设计与商业模式。
通向L3的正确范式？理想i8全球首发VLA高阶辅助驾驶，我们帮你试了试
本周二，理想全新纯电SUV理想i8上市，其搭载的VLA辅助驾驶系统受关注。理想发现端到端数据驱动升级有局限，VLA架构改进让系统有思维、沟通等能力，还带来平顺性等提升，且研发各方面能力强。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。
Zvec: 开箱即用、高性能的嵌入式向量数据库
Zvec是轻量级嵌入式向量数据库，为终端侧设计，有开箱即用等四大优势。它基于Apache 2.0协议开源，能满足向量检索在多场景需求，相比现有方案功能更全、资源管控强、性能出色，后续还将持续迭代。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。