「等变建模」共找到 8430 篇相关文章
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
“别急着裁底层,很多高管才最该被 AI 接管?”
文章围绕AI在企业中的应用展开,探讨AI预算分配、build vs buy、岗位替代等问题。指出AI预算将按人分配,建东西变便宜但有瓶颈,高层瓶颈更适合先被AI优化,代码审查或成高风险环节。
产业链各环节发展迅速,具身智能商业化路径逐渐清晰|甲子引力
2025甲子引力年终盛典上,多位嘉宾围绕具身智能展开探讨。涉及人形机器人落地场景、技术瓶颈、投资情况等,认为虽产业有泡沫,但产业链各环节发展快,商业化路径渐明,中国具身智能产业元年已至。
智能流体力学青年学者论坛第28讲:伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果,如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流;方波李研究超临界流体湍流;陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
先验+后验加持,大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」?
多数大模型评估基准依赖固定数据集,难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准,将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别,大模型在现实场景运用仍待优化。
Openai-o3 做不到的事,7B 模型做到了! 推荐系统“慢思考”,广告收入暴涨 4.1%
随着GPT - 4等大语言模型兴起,LLM用于推荐系统遇瓶颈,当前方法停在‘System - 1思维’阶段。A4ec框架把LLM从‘快思考’升级到‘慢思考’,用7B模型实现推荐系统升级,使广告收入暴涨4.1%。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
Meta亿元天团首个大模型交卷!余家辉宋飏Jason Wei耗时九个月,一雪Llama前耻
Meta超级智能实验室耗时9个月推出原生多模态模型Muse Spark,发布后股价拉升。它让Meta在第三方测评中赶上第一梯队,虽在编程和长时间自主运行有差距,但在多模态理解等方面表现突出,不过也有编程翻车情况。
特斯拉造出终结者之手!马斯克要挣1000000000000美元
特斯拉股东大会通过近万亿美元高管薪酬方案,马斯克若10年内让市值达8.5万亿美元等,可获奖励。会上展示人形机器人,其明年量产。此外,FSD技术优,还在研发AI芯片,虽有反对声,但股东多相信马斯克。
大模型API的大众点评来了:7×24小时实测,毫秒级延迟智能路由,选API必备
清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评,用7×24小时实测数据为开发者提供参考,解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能,还统一了API度量衡,推动选型从经验走向数据驱动。