「计算范式转移」共找到 1718 篇相关文章
智算浪潮下的专有云操作系统安全:范式跃迁与信任链重塑
云计算发展使专有云成企业平衡便利与安全之选,但 AI 冲击其安全范式。阿里云三位专家探讨 AI 时代专有云安全,涉及物理隔离价值、新技术重塑安全逻辑、国产 OS 与芯片协同挑战等,还介绍阿里云方案及未来趋势。
黄仁勋凌晨炸场:6G、量子计算、物理AI、机器人、自动驾驶全来了!AI芯片营收已达3.5万亿|2025GTC超全指南
美东时间10月27日英伟达GTC大会开幕,黄仁勋演讲涉及6G、量子计算等热词。官宣与诺基亚合作建6G AI平台,还投资10亿美元。此外,英伟达AI芯片订单总额达5000亿美元,股价创新高。黄仁勋还阐述AI是新计算方式。
推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。
上交大智能计算研究院论文:不只算对答案,大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM,通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限,在多数据集测试中,小参数的 StepORLM 表现超大型模型,还分析现有方法缺陷并提出解决框架,有重要方法论和应用意义。
AMS最新AI4PDE综述:清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状,指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力,但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向,为复杂物理系统建模等开辟新途径。
谢赛宁、李飞飞、LeCun联手提出多模态LLM新范式,「空间超感知」登场
纽约大学助理教授谢赛宁与李飞飞、Yann LeCun 合作提出「Cambrian - S」,迈出视频空间超感知探索第一步。该研究引入 VSI - Super 基准,还提出预测性感知范式,在空间认知任务上有提升,相关论文值得视频多模态研究者参考。
扎克伯格官宣:要造普罗米修斯计算集群
扎克伯格为实现超级智能目标,打造顶尖团队,投入数千亿美元算力。Meta 有望成首个让超 1 吉瓦超级计算集群上线的实验室,正构建数个多吉瓦计算集群,如 2026 年上线的‘普罗米修斯’。
LLM应用测试范式的进化
文章指出传统软件测试方法在LLM应用中存局限,探讨将其与AI评估结合应对挑战。抽象出LLM应用三层架构模型,分析传统测试范式适用性,介绍AI安全分析方法,阐述测试挑战、范式转变及协同测试策略。
CNCF 孵化用于 Kubernetes 边缘计算的 OpenYurt 项目
云原生计算基金会(CNCF)宣布 OpenYurt 加入其孵化项目名单。该开源平台由阿里巴巴 2020 年创建,将 Kubernetes 扩展到边缘计算环境,保持与上游 API 兼容,能减少延迟、提高可靠性。
ReAct范式深度解析:从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式,从理论出发,介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制,结合智能解决方案系统案例展示应用价值,还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。