「深度学习推荐系统2.0」共找到 4244 篇相关文章
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
刚刚，OpenAI前CTO Mira Murati公司Thinking Machines Lab发文，揭开了大模型不确定性的真相
OpenAI前CTO Mira Murati创立的Thinking Machines Lab推出研究博客Connectionism，首篇文章聚焦LLM推理的非确定性问题。研究发现真正原因是批次不变性缺失，提出实现批次不变内核的方案，实验效果显著。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目！
文章推荐了5个Github开源项目。如htmx，能在纯HTML搞定多种交互，无需JS；Flow.Launcher可快速搜索文件、启动应用；Maple Mono是编程字体，中英2:1对齐；Trilium Notes是分层笔记神器；Hyprnote可实时转录会议内容。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达研究者提出新混合架构语言模型 Jet - Nemotron，在达 SOTA 全注意力模型精度时效率卓越，2B 版性能超 Qwen3 等，H100 GPU 上生成吞吐量最高加速 53.6 倍，基于 PostNAS 和 JetBlock 两大创新。
专访阿里国际站总裁张阔：给AI时代生意人的9条启示。
文章是对阿里国际站总裁张阔的专访，他就AI时代出海生意给出9条启示，如搜索逻辑转向GEO、商家应回归生意本质、把AI当合伙人等，强调商家要适应变革，抓住AI带来的机遇。
Demis Hassabis揭秘世界模型Genie 3的真正意义：为AGI打造无限“虚拟子宫”
Google DeepMind CEO Demis Hassabis与产品负责人深度对谈，爆料将游戏智能体SIMA放入Genie 3生成世界训练，探讨AI从游戏到思考系统的演进、Genie 3意义及AGI评估挑战，还提及与Kaggle合作推游戏竞技场。
刚刚，小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1，性能直追SOTA！
小红书人文智能实验室（hi lab）低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建，在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平，实测表现惊艳，还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
台积电“退场”，氮化镓市场影响几何？
近日，纳微半导体宣布将产品代工从台积电转至力积电，台积电决定2年内退出氮化镓业务。因其代工业务利润低，难达预期，且氮化镓市场竞争激烈。但氮化镓厂商积极应对，市场前景仍被看好。
隐形束缚：RLVR为何无法突破LLM的推理边界？
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习（RLVR），但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验，揭示RLVR存在“隐形束缚”，只能在基座模型初始能力内优化，难以发现新解。