「应对策略」共找到 1300 篇相关文章
从“工具”到“同事”——AI 时代的产品进化
在QCon 2026北京站,苏杰让AI数字分身演讲,探讨AI时代产品进化。从产品、组织和个人层面判断未来趋势,介绍产品新形态、创新方法,还提及组织和个人应对策略,分享用AI准备演讲的体验。
OpenClaw 深度解析:一只龙虾凭什么震撼全世界
万字长文深度解析OpenClaw,阐述其核心原理、创新亮点以及对AI行业的深远影响。解读为何大厂难以打造类似产品,剖析简单任务实现困难的根源,还探讨了其设计机制、应用场景、潜在问题及应对策略。
视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。
AI里最大的Bug,却也是人类文明最伟大的起点。
OpenAI论文指出AI产生幻觉是因其训练方式奖励瞎蒙行为。以考试为例,AI在信息不足时猜测是最优策略。还从统计学解释根源,指出解决幻觉需改变评估指标,也引发对人类想象力起源的思考。
DeepSeek 为什么把缓存涨了 11 倍?长上下文需求暴涨,得交点「存储税」了
8月17日,DeepSeek V4 Pro API输入和输出价格上涨,空闲时段缓存命中价涨5倍,高峰时涨11倍。此前其因高缓存命中率成性价比之选,但长上下文需求爆发致后端“缓存颠簸”,只能通过涨价收“存储税”。开发者可提高缓存命中率应对。
王田苗三问具身大牛:大模型还在「拨号上网」,机器人靠什么拿下真实订单?| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上,王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论,并就商业化落地节奏达成共识。
烧钱,能解决 AI 存储的焦虑吗?
存储短缺焦虑或延续至 2026 年,传统云存储因 AI 落地面临性能、成本等压力。InfoQ 联合腾讯云邀行业人士探讨成因、策略与竞争主线,还给出存储价值评估与规划方法,介绍文远知行和腾讯云实践。
快手发布Keye-VL-1.5,同量级SoTA,让模型真正看懂视频!
近年来,多模态大语言模型兴起,但视频理解仍是难题。快手Keye团队推出Keye-VL-1.5,通过Slow-Fast编码策略、渐进式四阶段预训练和全面后训练流程等创新,实现视频理解突破,综合性能领先。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十】| “过拟合” 与 Dropout
文章围绕神经网络过拟合问题展开,介绍了过拟合的概念、危害及产生原因,阐述了缓解过拟合的正则化方法,重点介绍了Dropout随机失活,还指出其局限性及在大模型中的应用策略。