「计算加速」共找到 1222 篇相关文章
鹅厂员工都是怎么被AI“糊弄”的？
文章邀请鹅厂同事分享被AI“糊弄”的离谱事件，如AI在发票报销、数学计算、编程问题等方面出错，还会编造不存在的信息，其“系统性可信”假象比单纯答错更危险。
Rust版本的DeepSeek-OCR来了，告别python原版的繁琐配置
网友用Rust重写DeepSeek - OCR推理栈，解决原版Python依赖复杂问题。此版本无Python依赖，可离线运行，兼容OpenAI API，还支持苹果芯片Metal加速，介绍了技术实现、使用方法和场景。
中国移动副总经理陈怀达：AI时代，真正的竞争力不在于单一技术的领先
10月19日，中国移动副总经理陈怀达在2025世界VR产业大会演讲指出，VR与AI深度融合，‘AI+’时代有‘三个加速融合’趋势。他还提出关注方向，分享了中国移动‘VR+AI’融合发展体系实践。
无需SFT也不用RL，样本级推理优化神器SLOT来了，准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法，无需SFT和RL，让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现，计算开销小，能使模型准确率大幅提升，还无需额外资源，在各规模模型上效果显著。
CVPR 2026 | EmoStyle：情感也能“风格化”？深大VCC带你见证魔法！
EmoStyle由深圳大学可视计算研究中心黄惠教授课题组完成。它解决图像情感风格化两大挑战，提出有效方法、构建数据集、设计模块。实验显示其平衡情感与内容，还能扩展到文生图。
ACL首届博士论文奖公布，华人学者李曼玲获荣誉提名
自然语言处理顶会 ACL 公布首届计算语言学博士论文奖，获奖者是华盛顿大学的 Sewon Min，其论文聚焦大型语言模型数据使用。此外，还有三篇论文获提名，包括李曼玲等学者的成果。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
Scaling没有墙！Anthropic CEO：AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙，2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻，称当前处第40格，前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标，Anthropic或在RSI取得进展，且重视人才文化。
现有AI都是假实时！Thinking Machines发布交互模型，离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型，切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互，由交互和后台模型组成。架构设计独特，解锁多项功能，评测表现佳，但也存在长会话、计算部署等局限。
前谷歌研究员发文：算力崇拜时代该结束了
前谷歌大脑研究员 Sara Hooker 发文指出，过去十年 AI 创新依赖算力，但如今持续扩展训练计算资源效率极低，收益递减。她探讨了影响算力回报率的因素，批判 Scaling Law，并提出未来创新方向。