「能量驱动Transformer」共找到 844 篇相关文章
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
Karpathy 最新演讲精华：软件3.0时代，每个人都是程序员
Andrej Karpathy 在 YC 旧金山创业大会演讲，介绍软件从 1.0 到 3.0 的演变，指出软件 3.0 由 LLMs 驱动，自然语言提示成编程方式。还阐述 LLMs 特性、机遇与挑战，强调为 Agent 构建软件等内容。
【实测&解读】全球首个手机通用Agent——AutoGLM 2.0发布！我喝到了AI为我点的第一杯咖啡～
智谱更新的AutoGLM 2.0是全球首个手机通用Agent，适配苹果和安卓手机，无需交出手机使用权。它配备云手机和云电脑，由GLM - 4.5和GLM - 4.5V驱动，能完成点咖啡等多场景任务，因风险控制付款需人确认。
腾讯混元 TurboS 技术报告首次全公开：560B 参数混合 Mamba 架构，自适应长短链融合
日前腾讯混元 TurboS 技术报告全公开。它是超大型 Hybrid Transformer - Mamba 架构 MoE 模型，有自适应长短思维链机制，总参 560B。在多榜单成绩亮眼，多语种和多任务处理能力强，还介绍了核心创新、训练策略等。
为Token付费是一件很愚蠢的事情，用户应该为智能付费丨RockAI刘凡平@MEET2026
RockAI创始人刘凡平在量子位MEET2026大会提出，AI下一阶段要让模型“活起来”，实现硬件觉醒。他认为为Token付费愚蠢，应关注端侧智能，突破Transformer和反向传播算法，群体智能是迈向通用人工智能新路径。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
百万规模数据集打造人形机器人通用大模型，实现精细动作跨平台、跨形态动作迁移丨北大人大联合发布
北大和人大团队在通用人形机器人动作生成领域取得重大突破，首创通用动作生成框架Being - M0，构建百万规模动作生成数据集MotionLib，研发文本驱动动作生成模型，实现人体动作向多类型人形机器人迁移，文章将发表于ICML2025。
中国AI云的领航者：阿里云栖大会背后的战略重塑与价值重估
本文围绕阿里云栖大会，剖析阿里巴巴战略转型。其向“AI驱动，公共云优先”迈进，市场低估其AI云潜力。大会展示愿景、降价策略与生态布局，从资本、公共云、全栈技术构建优势，虽短期财务承压，长期增长可期。
别再设计 Prompt，顶尖工程师已经开始写 Loop 了！
2026年6月，“Loop Engineering（循环工程）”一词热门起来。其核心主张是不用再亲自给AI写提示词，而是设计驱动Agent的循环。Anthropic的工程师还写成了完整手册，介绍搭建方法、关键及最佳实践等。
捅破具身智能天花板！极佳视界新VLA大模型登场，复杂长时程任务近100%成功率
极佳视界推出GigaBrain-0.5M*VLA大模型，以世界模型条件驱动，引入人在回路持续学习机制。在与主流方法对比中，任务成功率提升30%，长时程任务近100%成功，还具备高效准确的价值预测能力。