「多未来预测」共找到 6187 篇相关文章
识别1600+种人类语言，支持少样本扩展到5400+种语言，Meta自动语音识别模型开源
Meta AI发布Omnilingual ASR自动语音识别模型并开源。它能转录超1600种语言，含500多种首次被AI理解记录的语言，还可通过少样本扩展到5400多种，改变了多语言ASR构建范式。
AI编程冲刺“DeepSeek时刻”：00后团队用国产模型一键直出复杂应用，效果超越Claude Code
云端Agent有新进展，重新定义AI编程范式。Vinsoo上新Beta 3.0版本，仅用国产大模型就超越一众流行AI编程产品。它解决了4个核心技术问题，还带来三重云端AI Agent新体验，其研发团队由00后主导。
代码采纳率如何提升至50%？AI 自动编写单元测试实践总结
文章围绕借助Aone Copilot Agent提升AI代码采纳率至50%展开，介绍项目背景、实践方案、执行过程等，阐述Prompt规则生成方法，分析核心价值与效果，总结经验教训，展望未来技术演进和团队能力建设方向。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。
当搜索遇见 AIGC：京东零售的“千人千面”素材生成实践
在 AIGC 浪潮下，视觉生成技术重构电商生态。京东零售李岩介绍“千人千面”商品素材生成技术链路，包括关键模型及实现框架，还发布焕新版京点点平台并预告新能力，推动电商个性化变革。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。
股价翻倍的英特尔，ICU门口的“芯片工厂”
英特尔近两月获多方资金，股价涨幅超116%。但代工业务问题多，如18A产能不足、技术指标不出色、持续亏损等。其要想追上台积电，需合理规划先进节点投资及收缩成熟制程扩张。
OpenAI公开未来路线图！具体到28年3月AI研究员将完全自主，奥特曼承认“关于GPT-4o我们搞砸了”
OpenAI完成组织架构调整后直播，公开研究目标时间表，2028年3月将实现AI研究员完全自主。奥特曼承认GPT - 4o问题处理搞砸。还介绍新架构，投入多领域研究，问答环节回应诸多疑问。
揭秘超节点，AI算力需要“统一的语言”
AI大模型热潮带动算力行业发展，中国AI芯片崛起，但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术，搞出“算力普通话”，目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。