「指令迁移」共找到 527 篇相关文章
AI 画图不是玩具，而是可以变成效率工具 ｜ 豆包 P 图Seedream 4.0 效率场景挖掘
作者测试豆包P图Seedream 4.0，发现它有对指令深度意图理解等能力且中文支持好。还分享用其提升效率的场景，如制作封面图、翻译图片文字等，也给出发掘AI应用场景思路和写画图提示词方法。
机器人视觉语言导航进入R1时代！港大联合上海AI Lab提出全新具身智能框架
香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。
从 Redis 到 Valkey，开源社区如何快速创新？
文章介绍了开源键值数据库 Valkey，它诞生于 2024 年 3 月，由 Linux 开源基金会托管，完全兼容 Redis OSS 7.2.4。Valkey 版本迭代快、性能提升、云厂商跟进、社区规模增长、迁移成本低。中国开发者在其中贡献突出，Valkey China 公众号也已上线。
蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读之基于CUTE DSL的通信计算重叠算子实践
文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup分享的回放解读，聚焦基于CuTe DSL的通信 - 计算重叠内核实践。探讨不同通信计算重叠方案，分析在Blackwell上做GEMM + AllReduce融合算子的优势，介绍multimem指令等，还提及接入模型执行路径和性能结果。
硅谷大佬带头弃用 OpenAI、“倒戈”Kimi K2！直呼“太便宜了”，白宫首位 AI 主管也劝不住
硅谷似乎正从昂贵闭源模型转向便宜开源替代方案。“SPAC 之王”Chamath Palihapitiya 团队将大量工作负载迁移至 Groq 平台的中国模型 Kimi K2，因其性能优且价格低。节目还探讨了中国开源 AI 模型给美国带来的压力。
读万卷书，大模型就能「看」懂视觉世界？Meta揭秘LLM视觉先验的起源
Meta超级智能实验室与牛津团队新论文发现，只见过文本的大语言模型（LLM）能学到可迁移到视觉任务的先验能力。研究通过超100组受控实验、耗费50万GPU小时，揭开LLM视觉先验来源，还给出预训练数据配方。
故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
快手电商磁力金牛正在验证一件事：AI能不能真正帮商家赚钱？｜甲子光年
电商广告投放正发生底层迁移，越来越专业化。快手电商磁力金牛用AI接管投放决策，其AI一键推广和全链路AI操作系统降低了中小商家门槛，提升投放效率，预示电商广告平台竞争将转向‘谁的AI更懂生意’。
6 天、96 万行 Rust、直接合并？Claude Code 被 Bun 的内存泄漏拖垮后，Bun 让 Claude 亲手重写了自己
2026 年 5 月，Bun 创始人 Jarred Sumner 宣布将合并 Rust 重写版本，终结 Zig 版。此次迁移仅用六天，涉及 96 万行代码。此前，Bun 内存泄漏影响 Claude Code，促使 Anthropic 让 Claude 重写 Bun。不过，AI 重写也引发对代码质量和流程的争议。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。