「能力成熟度框架」共找到 4550 篇相关文章
华为创造AI算力新纪录：万卡集群训练98%可用度，秒级恢复、分钟诊断
大模型落地需强大算力集群支撑，构建万卡级算力集群是顶尖挑战。华为昇腾万卡算力集群近乎‘永不罢工’，其公开技术秘密，提出‘3+3’双维度技术体系，多项指标表现优异。
时空扭曲实验室突破，超光速旅行或将成为现实！
欧洲工程技术研究杂志发表研究，研究人员用400千伏高压电火花在实验室产生引力波，实现时空扭曲。这或让曲速引擎成为现实，研究团队还提出新理论框架，应用前景广泛，但也面临争议。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
斯坦福临床医疗AI横评，DeepSeek把谷歌OpenAI都秒了
斯坦福最新大模型医疗任务评测，构建含35个基准测试的MedHELM综合评估框架。结果显示，DeepSeek R1以66%胜率领先，o3 - mini等模型也各有表现，还分析了成本效益。
SearchAgent-X: 打破效率桎梏，释放下一代「AI搜索智能体」的真正潜能
论文提出SearchAgent-X框架解决AI搜索智能体效率难题。研究剖析效率瓶颈，发现精度和延迟问题，提出优先级感知调度与无停顿检索技术，经评估大幅提升性能且不牺牲答案质量。
DeepSeek揭秘o1后，小红书似乎破解了o3的技术路线，还开源了~
OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。
一文解读 LLM Posting-Train技术
文章解读了大语言模型后训练（Post-training）技术，介绍其核心价值，从微调、强化学习、测试时拓展三方面展开，分析现有技术瓶颈，指出前沿研究方向，还给出实践指南和工具链推荐。
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理，阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展，传统单体架构显瓶颈，智谱清言开启转型，分享挑战、架构设计、技术选型等经验，为相关团队提供借鉴。
纯靠“脑补”图像，大模型推理准确率狂飙80%丨剑桥谷歌新研究
剑桥、伦敦大学学院和谷歌团队推出基于强化学习的视觉规划（VPRL）新范式，纯靠图像推理。新框架利用GRPO后训练，准确率达80%，超文本推理至少40%，代码已开源。
AI大厦需要新的地基！
文章指出Scaling Law面临挑战，数据对AI愈发重要，数据库正从存储介质向AI运行的地基进化。OceanBase提出构建Data×AI能力，正从一体化数据库向一体化数据底座演进，全力拥抱AI。