「大模型竞争」共找到 9661 篇相关文章
没有KPI，也能领先OpenAI？从“内部观察者”视角看顶级AI实验室如何运作
InfoQ采访《哈萨比斯：谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比，从“内部观察者”视角解析DeepMind成长逻辑，探讨其与OpenAI、Anthropic差异，还谈及AI竞争格局、组织模式及资源配置等问题。
Google官方发布nano banana使用指南
Google官方发布nano banana使用指南，介绍其核心能力，如角色一致性、精确局部编辑等，还给出写提示词的6要素、5种实用技巧，同时指出模型存在风格化不一致、文字渲染易出错等问题。
The Batch: 839 | 好莱坞加入 AI 版权之争
好莱坞电影公司加入对用其版权作品训练AI模型公司的抗争。迪士尼和环球起诉Midjourney，指控其未经授权用版权作品训练模型、分发含其角色图像，请求停侵权并索赔，版权法相关界定尚不明确。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
40倍推理加速！复旦&微软：用「非线性流」拟合复杂轨迹，2步生成媲美原画
ArcFlow是复旦与微软提出的图像生成加速方案，引入非线性流拟合复杂轨迹。它在仅2步推理下保持画质，实现约40倍推理加速和4倍训练收敛加速，微调极少参数，在多模型验证效果出色。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
英伟达拿出推理版VLA：Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大，但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型，有核心创新，实验中性能显著提升，训练分三阶段，让自动驾驶迈向可解释。
用户痛批GPT-5，哭诉「还我GPT-4o」，奥特曼妥协了
OpenAI发布GPT - 5，移除ChatGPT模型选择器，将其设为默认模型并自动分配子版本。这引发用户不满，有人做梗图、吐槽、发起签名信。奥特曼发话，允许ChatGPT Plus用户继续用GPT - 4o。
NVIDIA提出小型LLM才是未来，并将重塑Agentic AI
人工智能代理快速渗透企业场景，但当前系统依赖大型语言模型，存在经济成本和效率错配痛点。NVIDIA团队提出小型语言模型才是代理AI未来，论证其能力、经济性和操作适配性优势，并给出迁移路径。
刚刚，国产AI自己造了AI，全球首例！
面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。