「工序重构」共找到 1015 篇相关文章
ETT：打破原生多模态学习视觉瓶颈，重塑视觉tokenizer优化范式
本文由多机构联合完成，针对传统视觉 tokenization 方法优化与下游任务训练割裂问题，提出 ETT 调优方法。它实现联合优化，在多模态理解、生成、重构任务表现出色，虽有局限但带来新突破。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
AI教父Hinton末日警告！你必须失业，AI万亿泡沫豪赌才能「赢」
AI教父Hinton警告，这场AI万亿美元豪赌，只有裁员才能盈利。他指出超级智能AI将取代人类、引发失业，还批评部分巨头重商业竞争轻安全。此外，分析显示AI重创部分创意执行工作，不同岗位受影响程度有别。
AI卷到物理世界，小米迎来自己的主场？
该文探讨小米在物理AI领域的发展。物理AI与生成式AI有别，更重感知与执行。小米有手机、汽车、家庭入口，补齐多样能力，成全球首个在「人车家全生态」落地物理AI的公司，优势显著。
我用给DeepSeek 加了个搜索功能
作者为弥补DeepSeek无搜索聊天记录功能的不足，用Claude Code做了个插件。介绍了使用说明，还提及各LLM模型适用场景，称DeepSeek重模型智能，少营销但用户体验有折扣。此外，作者还用AI采集资讯发群。
裁员现在不叫裁员，叫 AI 裁员
当下很多公司出现‘AI裁员’现象，在AI加持下，人员价值被重估。重复性高、难证边际价值的岗位易被裁，公司会加大对与AI相关岗位的投入。中美企业在裁员做法类似，但人才策略不同。
小米造芯：一个失败者重整旗鼓
小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归，2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片，表现超预期。文章分析了小米此前失败教训，介绍其芯片战略，还谈及产业特点与小米面临的挑战。
谷歌营收被Nano Banana带飞！季度首破千亿美元，Gemini APP月活6.5亿
Nano Banana成爆款后，Gemini月活达6.5亿。AI业务带动下，谷歌季度营收首破千亿美元。谷歌CEO称全栈式AI策略推动增长，谷歌还将加码AI基建投资，且与能源企业合作重启核电站。
卧底硅谷AI独角兽60天：没有KPI，自觉996，不接受远程办公
本文揭秘了AI编程独角兽Cursor早期工作氛围。它招人不走寻常路，无KPI但员工自发996。产品聚焦提升专业开发者能力，奉行Dogfooding文化。靠使命驱动，两年成业界黑马，重产品轻利益。
谢赛宁回忆七年前OpenAI面试：白板编程、五小时会议，面完天都黑了
Meta研究者Lucas Beyer在𝕏发起AI大厂面试体验投票引关注。谢赛宁回忆在多家大厂面试经历，如DeepMind考百余问题，Meta FAIR重学术交流，OpenAI五小时白板编程等，还分享了其他人的面试趣事。