「计算范式转移」共找到 1718 篇相关文章
挑战ReAct！MetaGPT团队提出ReCode智能体新范式
DeepWisdom研究员指出当前主流智能体框架受固定决策粒度束缚，提出ReCode新范式。它统一规划与执行，能在不同粒度间自由切换，实验显示其性能、成本和训练效率均有提升，引发广泛关注。
拒绝计算“一视同仁”！Elastic Attention：让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高，现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention，引入轻量级Attention Router，具备动态路由等亮点，在主流模型测试中效果好。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU崛起取代之。二者架构不同，GPU并行处理强。人工智能、大数据等领域需其能力，软件支持助其普及，未来或融合创新，成计算领域主角。
刚刚，谷歌重大突破！量子计算首次可验证，登《Nature》封面
谷歌宣布重大成果，全新量子回声算法在 Willow 芯片运行，解决原子相互作用问题比传统超级计算机快 13000 倍，结果可验证，相关研究登《Nature》封面，朝量子计算实用迈进一大步。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
文章介绍GPU取代CPU成计算领域核心的原因。对比二者架构差异，指出人工智能、大数据和HPC等领域需并行处理，GPU正擅长此。软件支持也推动其普及，未来还会在更多领域发挥作用。
第二代AI预训练范式：预测下个物理状态
英伟达科学家Jim Fan发布文章《第二代预训练范式》指出，当前以LLM为代表的AI模型基于「对下一词的预测」，在物理世界应用中「水土不服」，第二代范式应是「预测下一个物理状态」，引发机器学习社区讨论。
丛乐创办Acelegen：用基因编辑让活细胞成为可编程计算平台
过去五年AI重塑生物技术。CRISPR基因编辑技术开发者丛乐联合创立Acelegen，集成过往成果，欲把活细胞变成可编程计算平台，其愿景是找到“生命的Scaling Law”，独特性显著但答案待揭晓。
从 ReAct 到 Ralph Loop：AI Agent 的持续迭代范式
文章围绕AI Agent持续迭代范式展开，指出AI编程助手现存过早退出等问题，介绍了Ralph Loop范式，阐述其核心要素、原理、优势，对比与传统智能体循环差异，还给出使用最佳实践、适用场景与建议。
不止动起来：SentiAvatar重新定义3D数字人动作生成范式
AI 初创公司 SentiPulse 联合团队提出 3D 数字人动作生成新范式 SentiAvatar，打造虚拟角色 SUSU，其框架等已全球同步开源。它解决了高质量数据荒等问题，实验表现优，还实现快速动作生成，支持流式交互。