「计算加速」共找到 1222 篇相关文章
超越Claude Mythos和GPT-5.5！斯坦福Agent验证框架拿下SOTA，Transformer作者转发
斯坦福、伯克利与英伟达联手打造LLM-as-a-Verifier验证框架，该方法是通用验证机制，可与任意Agent Harness和模型结合。研究表明扩展验证阶段计算量，能提升Agent整体性能，在多基准测试中超越Claude Mythos和GPT - 5.5。
AI驱动的开源攻击框架：HexStrike-AI
HexStrike-AI是安全研究员开发的开源攻击框架，2025年7月起在GitHub免费提供。它基于MCP协议，集成LLM与150多种工具，可自动化渗透测试和漏洞发现。曾被网络犯罪分子利用，能加速攻击流程，展现强适应和并行化能力。
AI半壁江山是中国人！黄仁勋敲警钟：美国再不觉醒就晚了
在华盛顿的Hill&Valley论坛上，黄仁勋指出全球50%的人工智能研究人员来自中国，呼吁美国加速布局AI。他还介绍了英伟达的相关计划，提出维持美国AI领导力的建议，强调了人才、资本与生态在算力革命中的重要性。
中大 × MBZUAI重磅开源！A₁：全透明高效 VLA 模型，机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住，中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型，其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量，性能超主流基线，打破‘高性能=高成本’魔咒。
阿里云容器服务覆盖AI全流程，团队透露：OpenAI训练GPT时就用了我们的开源能力
拿下中国AI云市场第一后，阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子，10万GPU集群高效互联，容器服务贯穿AI全流程，还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。
「神经软件」正在到来，人类代码将失去意义！
Lambda Labs CEO Stephen Balaban 在英伟达 GTC 2025 提出神经软件概念，指不再写代码，让大语言模型成软件。它没传统软件的 bug 问题，未来计算机或端到端神经化，虽有争议，但变革在加速。
亲手造出砸自己饭碗的怪兽！Anthropic联创：我们手下的顶级研究员正陷入失业恐慌
Anthropic联合创始人Jack Clark称，公司顶级研究员虽年薪百万，却因加速制造砸自己饭碗的“怪兽”而焦虑。大模型或使社会财富飙升但大量人失业，预计2028年底人类将从AI迭代链条“下岗”。
DeepSeek推理再提速80%，V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架，已在V4预览版在线服务跑真实流量，使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题，在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线，将引入峰谷定价。
开源模型首超Opus4.6！智谱GLM-5.1登场，14小时后CUDA专家被冲了
智谱开源模型GLM - 5.1带来重大突破，14小时完成CUDA Kernel优化，加速比大幅提升。它解锁与顶尖闭源模型Claude Opus 4.6全面对齐，在多测试中表现优异，展现长程任务能力，改写行业叙事逻辑。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。