「落地挑战」共找到 1978 篇相关文章
量子芯片离商用还有多远？解读半导体的下一代革命
本文深度拆解量子芯片全产业链，指出其成突破半导体产业天花板核心方向。全球多技术路线并行研发，虽有进展但距商用有差距。其商用面临三重壁垒，将分阶段落地，普及后会重塑产业与社会，与传统芯片互补。
新教皇取名竟和AI有关？美国首任AI沙皇：AI四年内增长100万倍！
教宗良十四世取名是为应对AI带来的挑战，他认为这关乎人类尊严、正义与劳动。此前教皇也关注AI威胁并呼吁规范。同时，美国首任‘AI和加密货币沙皇’David Sacks预测AI四年内将增长100万倍。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法，少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈，传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法，具双阶段架构，优势多，实验显示其能在减少Token同时保持性能。
CVPR 2026 Highlight｜让家电「在仿真中运转起来」，北大正式发布RealAppliance！
北京大学团队提出 RealAppliance 数据集与 RealAppliance - Bench 评测基准。前者收录 100 个精细家电资产，与真实产品系统多层面对齐；后者围绕五项任务评估模型家电操作规划能力，实验显示主流模型仍面临挑战。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”：Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题，浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO，前者奖励“思考过程”，后者优化训练框架，实现推理效率提升，适用于企业场景。
实锤了，Meta 正式收购 Manus
近日，Manus 官网官宣“加入 Meta”。Manus 致力于打造通用 AI Agent，能处理复杂任务。这是笔待完成交易，未披露条款。Meta 在 AI 落地应用缺具象答案，收购它或是选已跑通逻辑的产品融入底层。
改变强化学习范式，Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」，但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题，包含隐式世界建模和自我反思，提升了智能体任务成功率和泛化能力。
从「会说」迈向「会做」，LLM下半场：Agentic强化学习范式综述
过去LLM训练多依赖PBRFT范式，但局限明显。2025年初起，Agentic RL新范式受关注。此综述论文梳理该方向，覆盖500+研究，构建理论框架，讨论未来挑战，助LLM从「会说」迈向「会做」。
RTP-LLM 在相关性大模型中的推理优化最佳实践
淘宝搜索场景引入大参数LLM模型，面临系统性能挑战。本文分享基于RTP - LLM框架的优化实践，如大BatchSize调度、批次内前缀复用、MoE Kernel动态调优等，还提及未来优化方向。
上海理工男造芯，飙上3000亿
12月17日，沐曦股份登陆科创板，市值超3000亿。创始人陈维良出身AMD，放弃百万年薪创业。他带领强悍班底，精准切入B端数据中心市场，产品落地快，还构建国产供应链，搭上AI东风加快追赶。