「后训练框架」共找到 4994 篇相关文章
高盛研报:AI时代最大瓶颈不在算法和数据,而在电力和资本
高盛《Powering the AI Era》报告指出,AI是基础设施革命,其最大瓶颈是电力和资本。如一座250MW数据中心成本达120亿美元,2030年全球数据中心电力需求将激增,还介绍了应对办法及相关细节。
DeepSeek突然拥抱国产GPU语言!TileLang对标CUDA替代Triton,华为昇腾Day0官宣支持适配
DeepSeek v3.2开源TileLang版本算子引关注,其可对标CUDA替代Triton,还适配国产算力生态,华为昇腾官宣支持。TileLang由北大团队主导,提供不同层次编程接口,助DeepSeek提升性能。
网络基础设施如何支撑大模型应用?北京大学刘古月课题组5大方向研究,相关论文入选ACM SIGCOMM 2025
在智能计算和网络演进背景下,北大刘古月课题组聚焦网络研究。其 5 篇论文入选 ACM SIGCOMM 2025,从架构、数据、运维、安全四个维度形成技术闭环,推动新一代网络系统发展。
图灵得主Yoshua Bengio,开始警惕AI有意识了
图灵得主Yoshua Bengio和学生在Science发文探讨AI意识问题。文章未明确AI是否有意识,而是讨论科学界和公众信念的演变及把AI当有意识生命体的风险,还提及计算功能主义等相关理论。
API协议全景图:从REST到MCP的选型指南
本文以开源项目 HiMarket 为背景,梳理从传统 Web 到现代 AI 场景下六种主流 API 协议,如 RESTful、GraphQL 等,介绍其核心定位、技术特点与适用场景,助开发者厘清相关概念。
对谈 Macaron 创始人陈锴杰:RL + Memory 让 Agent 成为用户专属的“哆啦 A 梦”|Best Minds
本文访谈 Macaron 创始人陈锴杰,探讨 RL+Memory 让 Agent 发展及 Macaron 产品。他强调 RL 在 Agent 开发重要性,介绍 Macaron 定位、特点、训练方式,还谈及社区设想、RL 应用及产品发展方向等。
AI教父Hinton诺奖演讲首登顶刊!拒绝公式,让全场秒懂「玻尔兹曼机」
2024年12月8日,诺贝尔物理学奖得主Hinton发表《玻尔兹曼机》演讲,内容于8月25日登APS期刊。他介绍‘霍普菲尔德网络’,分享创新应用,提出‘玻尔兹曼机学习算法’,后有受限玻尔兹曼机等成果,‘玻尔兹曼机’曾催化深度学习革命。
市值超1500亿!江西宜春小镇走出“光芯片之王”
在全球AI算力竞赛白热化阶段,天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出,攻克日本垄断的光通信技术,将公司市值推至1548亿,还在家乡投资兴业。
我这半年看过最好的 Vibe Coding 技巧
OpenAI 创始成员 Andrej Karpathy 在 X 阐述 Vibe Coding 实践,提出建立三层结构让不同工具各司其职完成开发。介绍不同场景适用工具,还谈及‘后代码稀缺时代’焦虑,给开发者带来启发。
两周干成一天!毕马威用100页Prompt落地企业Agent
毕马威打造税务AI助手TaxBot,将两周的专业咨询工作缩至一天,效率提升超10倍。其构建KPMG Workbench平台,集成多模型,用100页Prompt指导学习,未来或采用Agent Runtime服务。