「商业分析」共找到 1410 篇相关文章
大模型思维链推理速度倍增！——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展，思维链（CoT）成处理复杂推理任务标准范式，但显式CoT依赖长序列生成，隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架，利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入，实现Token压缩与推理加速，且过程可分析。
大模型记忆系统 MemOS 2.0：StarDust 技术演进与关键挑战｜QCon 北京
4月16 - 18日QCon北京大会聚焦Agentic AI等前沿话题，记忆张量CTO李志宇将分享《大模型记忆系统MemOS 2.0：StarDust技术演进与关键挑战》，梳理技术演进，推出MemOS 2.0 StarDust，还分析实践痛点与演讲亮点。
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。
Clawdbot 之后，我们离能规模化落地的 Agent 还差什么？
OpenClaw爆火，但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题，指出需关注稳定性等指标，还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果的工程实践
本文围绕生产级Prompt自动化推理评估A/B实验结果展开，介绍系统背景与痛点，展示主Prompt和决策树，用deepseek - r1等模型推理。通过分析Bad Cases优化Prompt，总结设计原则和迭代方法，还给出通用启示与展望。
AI泡沫原罪：英伟达是AI戒不掉的“毒丸”？
海豚君通过产业链核心公司报表研究AI投资是否到泡沫阶段及原罪。指出AI产业初期利润分配不均，上游获利多。还分析各环节风险，如英伟达怕需求下滑，云服务商有成本和产能风险，OpenAI成本高、亏损大。产业链巨头开始博弈定价权。
MoE RL 实战：统一 FP8 全流程训练
SGLang RL 团队等实现 RL 全流程 FP8 训练与采样，消除训推不一致性。介绍 FP8 硬件基础、格式等，分析训练难点，定位 KL Loss 异常源于量化原理，验证其在 MoE 模型 RL 场景优势，指出模型规模与训推不一致的关联。
上下文工程如何重塑智能体的“思考方式”？
文章指出在大模型时代，智能体能否理解上下文是关键。介绍了上下文工程的魔力、从提示词到上下文工程的演进，分析了上下文工程不等同于上下文的原因及常见失败类型，还给出编排设计和常见策略，最后提及用RAGFlow构建私有知识问答应用。
当LeCun还在「画饼」，中国AI大牛领先李飞飞一步把世界模型开源了
具身智能突破「遥操作」数据桎梏，商汤联合创始人王晓刚领衔的大晓机器人发布全球首个开源商业落地世界模型「开悟3.0」。它是多模态理解 - 生成 - 预测一体化，有强物理感知力，还解决了空间感和时间记忆问题。
昆仑万维周亚辉投资笔记：AI时代的Super App之战打响｜甲子光年
周亚辉认为AI时代Super App数量会大减，价值倍增。他预测张一鸣将成未来首富，字节在AI领域布局广。还提到马云的千问会是豆包劲敌，分析了美团、拼多多等企业在Super App之战中的情况。