「为旌科技」共找到 5051 篇相关文章
星际之门内部惊人曝光:40万块GPU爆铺!奥特曼千亿豪赌险把电网干崩
记者深入阿比林基地,揭开「星际之门」超算神秘面纱。该项目由OpenAI、软银、甲骨文合作,已投1000亿美元,后续将达5000亿。它含8个建筑、40万块GPU,面临能源挑战,巨额投资也伴巨大风险。
突发!美国新法案,10年内禁止监管AI
美国众议院通过《HR1》法案,未来10年禁止各州监管AI。该法案对科技巨头有利,赞成者认为可终结各州AI法律拼凑局面,反对者觉得会让消费者失去保护。法案还涉及资金扶持等内容。
所有AI工具共享持久私有记忆,OpenMemory MCP杀疯了~
本文介绍实用的MCP Server - OpenMemory MCP,它能为AI提供持久记忆、跨平台和跨会话功能,数据私有,隐私有保障。还演示了本地化部署步骤,且官方封装成MCP降低了使用门槛。
实测腾讯Hunyuan-Image2.0,首个毫秒级实时图像生成模型
今天上午腾讯发布混元图像2.0,以“更智能、更开放、更中国”为理念。其参数规模提升,推理时间大幅压缩,实现毫秒级实时生成,还在画面质量等方面升级,新增实时绘画板功能。
字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
奥特曼最新访谈暗示:OpenAI终极目标是打造订阅制AI服务
奥特曼在红杉活动透露,OpenAI希望开发AI操作系统,成核心AI订阅服务,此为“柏拉图式理想”。他构想ChatGPT变深度个性化服务,还谈及语音交互、代理与编码价值及2025AI前景。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等:基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子,结合强化学习与气动形状优化,在翼型流动分离问题中表现出色,提升了整体性能。
文生图进入R1时代:港中文MMLab发布T2I-R1,让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法,解决生成评估难题,为多模态生成提供新范式。
国内“内卷”没用,企业怎么靠AI出海获利?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播探讨中国技术出海破局增长。嘉宾认为企业要判断国内经验能否迁移海外,还分享出海成功案例,给出战略选择建议,如先欧美后国内等,还提及验证产品的关键指标。