「类脑空间认知框架」共找到 1961 篇相关文章
不拼参数，拼认知：工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节，形成“大小协同”格局，但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系，其Industrial Copilot等产品落地中国，还自研基础模型突破瓶颈，围绕‘AI for Real’理念布局。
Token纪元：从「马力」到「人天」再到「兆字元时」的认知革命
文章指出，AI时代需全新生产力计量单位“马斯”。字元是AI“语言燃料”，但缺乏统一计量体系。智能社会的容量、速度、价格是关键指标，当前AI算力网络停在2G时代，AI劳动力崛起将重构就业，Token或引发文明跃迁。
AI数学能力暴涨100%，自进化直逼RL极限！CMU新作颠覆认知
数据枯竭成AI发展瓶颈，CMU团队提出SRT方法，让LLM自我进化，提升数学与推理能力，性能逼近传统强化学习。研究还分析其局限，提出缓解奖励作弊策略及应对模型崩溃的方法。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
Agentic UI：重新定义“好体验”——不是美化按钮，而是让认知负担归零
随着 AI 从“辅助者”变为“执行者”，前端架构需重新定义。传统 UI 以“人是执行主体”为假设，已成为释放 Agent 执行能力的障碍。文章提出 Agentic UI 应成为数字员工的执行工作台，介绍了构建方法及试验成果。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
统一框架下的具身多模态推理：自变量机器人让AI放下海德格尔的锤子
当前先进机器人无法像人类自如用工具，现有多模态系统有局限。自变量机器人提出端到端统一架构，以统一表示学习和多任务多模态生成解锁具身多模态推理能力，实现范式转换。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。