「注意力经济」共找到 388 篇相关文章
不靠海量数据，如何精准喂养大模型？上交Data Whisperer：免训练数据选择法，10%数据逼近全量效果
上海交通大学等团队提出 Data Whisperer，首个免训练的注意力驱动数据选择框架。它利用模型自身能力打分挑数据，无需训练与人工标注，用 10% 数据让微调效果逼近全量数据，在多方面领先传统方法。
OpenAI自曝：AI推理砸钱越多，碾压人类越狠！
OpenAI研究员探讨推理模型时代。Noam Brown强调预训练和推理范式，指出当前AI胜在通用性。推理范式成本低、效果好，如o系列模型表现出色。首席经济学家谈AI经济影响，称其重塑企业格局。
大模型落地 B 端营销：京东物流如何用 Agentic Workflow 破解"机械感"难题，实现降本 50%
在数字经济与物流产业融合背景下，B端营销面临挑战。京东物流王春阳分享B端营销实践，从人机协同到全流程大模型培育，用Agentic Workflow破‘机械感’难题，实现降本和转化率提升。
CL-Bench的故事没有结束，生成式CL-Bench：GENIUS来了
北大团队发布GENIUS，用于评估模型生成式流体智力。它构建含510个样本、20个子任务的评测集，测试模型多方面能力。实验显示当前模型流体智力有短板，还提出免训练注意力校准机制提升性能。
Transformer创新架构SALA：上下文更长，推理更快
面壁智能发布行业首个大规模训练的稀疏 - 线性注意力混合架构 SALA 及文本模型 MiniCPM - SALA。该架构降低推理开销与显存占用，MiniCPM - SALA 在长文本处理及推理上表现出色，还发起大奖赛探索性能极限。
YC 年终座谈会：AI 泡沫反而是创业者助力？
Y Combinator合伙人与创始人在Lightcone博客节目回顾AI观察，以「AI泡沫的真相」为主题分享看法。发现AI经济形成稳定格局，所谓泡沫实则为应用层带来红利，还探讨了模型选择、AI使用方式等问题。
创业者思考：如何做 AI Agent 喜欢的基础软件？
作者黄东旭指出Infra软件主要使用者正从开发者转向AI Agent，以TiDB Cloud为例说明趋势已现。他探讨如何做AI Agent喜欢的基础软件，从心智模型、接口设计、必要特征、商业模式等方面给出建议。
沃顿教授警告：老板用AI正偷偷赚钱，而你还在审它做的17份PPT？
AI跨越关键门槛能完成有经济价值的工作，但也可能产生大量无用内容。OpenAI新测试显示大模型进步快，虽暂难取代人类工作，但智能体工作续航能力大增，人类对其使用方式决定未来。
Andrej Karpathy：AI本质是「软件2.0」，并非电力或者工业革命
Andrej Karpathy分享AI影响经济的思考，认为应将AI视为“软件2.0”，提出预测AI自动化能力的“可验证性”指标，回顾软件1.0，阐述软件2.0，指出“可验证性”决定AI进展的“锯齿状”前沿。
硅谷10万大裁员真相：AI根本没想取代你，是老板想干掉你
美国科技公司正大规模裁员，10月裁员人数暴涨。出版业大亨认为AI或致全民失业或经济崩盘，Meta用AI辅助绩效评估。AI常成裁员借口，实则与盲目扩招、财务压力等有关，美国大学文凭也在贬值。