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语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL
大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。
JCP | 浙江大学边鑫等:基于 PINNs 的非结构自适应网格细化:面向稳态流动的残差驱动 AMR 新方法
本文提出利用控制方程残差引导网格细化的启发式策略,用物理信息神经网络(PINNs)整合粗网格数据与控制方程。通过解决流动问题并与传统方法对比,显示该策略能平衡计算精度与成本,但有额外计算开销。
沈亦晨的九年:从MIT一间实验室到港交所大堂
2026年4月28日,曦智科技在港交所敲钟,股价表现亮眼。创始人沈亦晨从MIT实验室起步,带领公司历经九年发展,在光计算和光互连领域取得诸多成果,虽亏损但受市场热捧,光计算产业也吸引大厂入局。
不跟英伟达走老路,这家GPU公司的技术架构藏着哪些关键解?
在国产GPU上市黄金窗口期,天数智芯上市后首场发布会引发广泛讨论。其公布架构路线图,2027年前追赶英伟达,之后转向创新架构设计。还提出回归计算本质、提供高质量算力两条架构判断,并展示边端算力产品及应用。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论!英伟达570亿铁拳暴击,显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元,数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫,而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低,英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
人民想念DeepSeek
文章探讨AI时代Token相关问题。指出其消耗大、价格贵,存储价格上涨使Token降价缺杠杆,虽模型能力提升、MFU优化可降本,但传导到C端取决于商业考量。还回顾大模型价格战,介绍本地部署及芯片创新方案。
奥特曼预告ChatGPT新产品!Pro会员也要额外收费,这次不计成本投入算力
OpenAI已花160亿美元租计算资源,还计划未来五年额外支出1000亿租备用服务器。2024 - 2030年将砸3500亿用于服务器租赁,2030年研发投入近收入50%。奥特曼预告未来几周有计算密集型新产品,部分对Pro用户额外收费。
Anthropic:现在学习FDE,年薪百万!
Anthropic大佬分享FDE岗位价值,指出其非外包,是面向客户的软件工程师。还阐述适合的人才、团队,纠正三大误区,强调客户买的是解决问题的过程,现场沟通能力正升值。
VoxCPM2:无tokenizer语音合成,高保真声音克隆
VoxCPM2突破传统TTS系统局限,直接操作连续声学特征,保留音色纹理更完整。基于扩散自回归架构,有硬核技术指标,提供三种克隆模式,性能佳,生态完善,微调便捷,但也存在安全风险。
Gemini负责人爆料!多模态统一token表示,视觉至关重要
Gemini模型行为产品负责人Ani Baddepudi与谷歌AI Studio产品负责人探讨Gemini多模态技术,涉及设计理念、应用及发展方向。指出多模态对构建AGI重要,还介绍Gemini 2.5视频理解亮点与‘万物皆视觉’理念。