「算法与神经网络」共找到 6864 篇相关文章
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题,各家大模型谁更hold住?
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架,构建进化式评测系统,能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试,展现高挑战性与强判别力,为代码能力评估开辟新路径。
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。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
小米玄戒O1,五个争议问题与解释
文章围绕小米玄戒O1提出五个争议问题并解释。涉及是否为国产、自研芯片,手机SoC研发难点、小米做SoC原因及玄戒O1是否成功,还结合苹果、高通等案例阐述芯片产业分工等知识。
Google内部文档深度解析与AI模式用户行为研究
文章基于Google 2024年泄漏内容数据仓库逆向分析,解构其排名流程,解析核心指标与E - E - A - T,还介绍AI模式用户行为研究,为SEO提供启发与检查清单。
“银发”与“芯”征途:中国“十五五”规划展望及其影响
本报告预测中国‘十五五’规划(2026 - 2030年)是国家动员蓝图,核心为韧性、自立和安全。战略从‘经济为主’转向‘安全与经济并重’等,还阐述对个人与市场影响,如职业规划和投资方向。
深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)
文章为《深入理解OpenClaw技术架构与实现原理(下)》,讲解各系统模块,如SandBox沙箱系统、记忆管理等,还介绍自进化、工作区与路由等机制,最后展望企业级智能体架构和应用方向演进。
重构开发体验:CodeFuse 智能代码助手的设计与实践
蚂蚁集团技术专家牛俊龙在 QCon 大会分享 CodeFuse 智能代码助手架构设计与实践,介绍本地核心服务设计策略,结合案例优化其 AI 能力,还分享落地经验、教训与未来发展路径。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题,介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点,还对 Agent 发展给出思考与展望。
Science重磅:AI编程新手与资深开发者之间的差距巨大
《科学》杂志发表的AI编程全球调查研究显示,美国程序员提交的Python代码中29%由AI代笔,资深开发者借此拉大与新手差距。研究团队用GraphCodeBert模型分类器扫描代码,揭示技术扩散差异与隐忧。