「后训练系统」共找到 5171 篇相关文章
透视Chiplet生态版图
随着摩尔定律逼近极限与AI算力需求爆发，集成电路产业从“单芯演进”迈向“系统集成”，Chiplet技术成关键。此报告剖析欧美政府项目战略及国际巨头的竞争态势，还探讨中国企业突围之路。
AgentScope x RocketMQ：打造企业级高可靠 A2A 智能体通信基座
文章介绍 Apache RocketMQ 新推的 LiteTopic 通信模型，能简化 AI 系统架构、提升稳定性。结合 A2A 协议与 AgentScope 框架案例，剖析智能体通信实践与技术实现，还给出构建多智能体应用的实战方案。
让AI真正懂数据：猫超Matra项目中的AI知识库建设之路
文章聚焦猫超Matra项目的AI知识库建设。猫超数据体系庞大但有治理难题，促使Matra项目诞生，旨在实现智能取数。文中详述知识库设计、实践及效果，还提及未来在准确性、保鲜性和能力拓展上的规划。
天孚通信市值1600亿，小镇青年如何逆袭江西宜春首富？
A股市场上，由新易盛、中际旭创、天孚通信组成的光模块“易中天”走红。天孚通信市值达1600亿，其创始人邹支农出身农村，带领公司造出国产陶瓷套管并上市。公司前瞻性布局契合AI算力需求，深度绑定英伟达，业绩增长显著。
NeurIPS 2025｜指哪打哪，可控对抗样本生成器来了！
近日，清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”，对多模型、多类别发起黑盒攻击，为AI安全带来挑战，已用于蚂蚁数科产品。
模型大一统？1100多个模型殊途同归，指向一个「通用子空间」！
约翰斯・霍普金斯大学研究发现，1100多个不同神经网络，即便训练条件不同，最终权重会收敛到共享低维子空间。此研究为神经网络参数空间“通用性”提供严谨实证，虽成因待探索，但意义深远。
谷歌创始人布林：当年发完Transformer论文，我们太不当回事了
在斯坦福大学工程学院百年庆典活动上，谷歌联合创始人谢尔盖・布林与校长、工程学院院长对谈。他回顾谷歌发展，称曾对Transformer论文未足够重视，还分享对专业选择、大学模式、学术与产业等方面的看法。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」？
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事，包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况，以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS，还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
装机量超2000万、全球主流GPU与AI框架“开箱即用”！OpenCloudOS成AI时代优先选项
在大模型训练迭代快、算力需求高但 GPU 利用率低、生态碎片化的背景下，2025 OpenCloudOS 操作系统生态大会举办。OpenCloudOS 围绕 AI 升级技术，构建能力闭环，还发布智能基座，降低产业链技术摩擦。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。