「对比实测」共找到 898 篇相关文章
马斯克宣布：Grok学会看片了！无字幕看懂陶哲轩菲奖级难题
马斯克宣布Grok可分析任何视频。它能对伪造视频鉴假溯源，但也有处理画面靠字幕、有幻觉问题和效果不稳定的缺陷。实测中它能理解无字幕视频，还整理访谈内容。这功能虽便利，但引发人类能力退化担忧。
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。
一盘大棋！OpenAI「截胡」IMO金牌，奥特曼为GPT-5献上「核弹级」预热
OpenAI用全新通用推理模型拿下IMO金牌，抢了谷歌DeepMind的风头。此模型是融合新通用技术的推理LLM，在推理时间跨度和效率上有进步。奥特曼借此为GPT - 5预热，陶哲轩指出缺乏统一标准时对比AI表现无意义。
GPT-5暴写「屎山代码」！14个Prompt，看穿GPT-1到GPT-5七年智商进化史
GPT-5发布半月表现未达预期，Peter Gostev对比GPT-4和GPT-5基准测试。OpenAI公开2018 - 2025 GPT进展网址，通过14个Prompt展示GPT-1到GPT-5在写诗、写代码、解题、解答专业与健康问题等方面的实力进化。
美团新独立APP，点不了菜只能点AI
美团新开源LongCat-Flash-Omni模型，支持多模态，在全模态基准测试达开源SOTA水准，推理快且全模态能力强。实测交互体验丝滑，其迭代逻辑清晰。该模型成功源于架构创新，美团靠软硬件结合实现虚实连接。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups，它让开发者创建和管理能同步通信的线程组，为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现，还对比不同归约求和方法及性能。
TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象，介绍写kernel的方式，阐述TileLang三层抽象特点及适用场景，展示JIT工作流、接口和执行后端，还提及性能优化、基准测试、正确性校验，最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
30秒，我用蚂蚁灵光复刻了个支付宝（doge）
蚂蚁集团推出全模态通用AI助手灵光，最快30秒生成私人定制小APP，可编辑交互分享。实测其功能丰富且专业，实现多模态输出和多智能体协作。还对比了与千问区别，介绍蚂蚁AGI布局。