「中美对比」共找到 543 篇相关文章
人脑细胞做成芯片打Doom！20万活体神经元自己探路杀敌，学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》，代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比，发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上，团队邀开发者探索更多可能。
租了8张H100，他成功复现了DeepSeek的mHC，结果比官方报告更炸裂
元旦期间，DeepSeek发布的mHC震撼AI社区。FlowMode工程师Taylor Kolasinski租8张H100复现mHC，结果比官方报告更优。文章介绍复现实验，对比mHC、HC和标准残差结构，揭示超连接在规模化时的不稳定性及mHC的解决办法。
一文带你看懂，火爆全网的Skills到底是个啥。
文章介绍了火爆AI圈的Skills，它热度堪比当年的Prompts。文中通过AI选题系统和整合包生成器两个案例展示其应用，还对比了它与Prompt、MCP的区别，介绍了基本配置及安装方法，强调其价值在于复用。
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。
DeepSeek 模型技术之旅：从 V3 到 V3.2
本文深入剖析了 DeepSeek 模型从 V3 到 V3.2 的技术演进，对比了基座与推理模型，介绍了架构、训练方法变化，如 V3.2 结合 MLA 与 DSA，更新奖励和 GRPO 算法，还提及 V3.2-Speciale 扩展思考特性。
LLM 技术在有道词典笔上的应用实践
本文围绕LLM技术在有道词典笔的应用展开。先分析端侧大模型落地挑战，如算力、功耗等。介绍有道词典笔等硬件及应用，对比端侧与云侧AI优劣。还阐述模型落地模式、算法优化及“子曰3数学模型”开源情况。
Thinking Machines又发高质量博客：力推LoRA，不输全量微调
Thinking Machines 博客力推 LoRA 并与全量微调对比。研究发现小数据量任务中 LoRA 与全量微调效果接近，大数据量稍吃力，强化学习中低秩 LoRA 也能接近全量微调。还揭示了 LoRA 关键要素、超参数规律等。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
新模型亦是新 Agent，Kimi-Researcher 超大量一手实测！
2025 年被称为“Agent 元年”，月之暗面发布了端到端强化学习训练的新一代 Agent 模型 Kimi - Researcher，其基座是自研新模型。文章对其进行大量实测，与 OpenAI 等对比，并探讨了 Deep Research 的重要性及 Kimi 的不足。