「数据+AI」共找到 10978 篇相关文章
Meta宣布AI研究架构调整，成立TBD Lab，取消AGI Foundations团队，强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组，将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向，如构建‘omni’模型；FAIR成创新引擎；解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
Vibe Coding两年盘点：Windsurf已死、Cursor估值百亿，AI Coding的下一步怎么走？
文章回顾2023年初到2025年中AI Coding发展，涉及Cursor、Codeium等产品轨迹。指出极端‘坏用户’使商业模式崩塌，需平衡‘交付质量’与‘token成本’，还提及‘Knowledge Suggestion’功能及目标用户选择。
数据减少超千倍，500 美金就可训练一流视频模型，港城、华为Pusa来了
香港城市大学与华为香港研究所合作推出 Pusa 项目，它基于 FVDM 理论，可极低成本微调大规模预训练视频模型，成本降超 200 倍、数据减少超 2500 倍，代码已开源。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。
三星按下一场史上最长罢工，但揭下了AI时代贫富差距的遮羞布
三星员工因薪资分配问题拟罢工，后达成临时协议，但其他业务部门不满。AI 推动 HBM 需求暴涨，其市场被少数厂商垄断，技术演进依赖多领域突破。国产存储厂商有机会借供不应求切入市场，长鑫和长江存储传 IPO 进展。
Skill Factory：三天手搓面向Harness设计的技能工厂（附AI coding实践）
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践，指出当前做skill两种方式的问题，介绍面向Harness设计的技能工厂，包括生产模式、生态适配、迭代方向，还提及AI coding实践及各工具作用。
阿里开启 Token 战略，喊出云+AI 年收入破千亿口号，底气从哪来？
3月19日晚，阿里在财报电话会提出未来五年云与AI商业化年收入破1000亿美元目标。过去三月，阿里云Token消耗涨6倍，自研芯片交付47万片，还提价。其正从‘用户红利’转向‘Token经济’，有望‘量价齐升’。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。