「AI研究架构调整」共找到 11261 篇相关文章
对话 Lucius 赵赫:AI 员工的本质,是一份有 SLA 的劳动合同
这是对Lucius创始人赵赫的访谈。他表示Lucius做的是企业的Context Layer,提供有SLA的AI员工服务。目前服务三十余家企业,交付结果而非提效,还探讨了AI员工角色、与人类关系、技术架构等内容。
AI 找到了六个 Erdos 数学问题,陶哲轩:AI + 人类专家才是真正改变科学研究的方式
菲尔兹奖得主陶哲轩分享,AI 在 Erdos 问题网站实验中,帮数学家发现六个原本标记为「未解决」的问题其实已被解决。他认为 AI 有价值的应用是处理枯燥日常工作,如文献搜索。
AI 编程冲击来袭,程序员怎么办?IDEA研究院张磊:底层系统能力才是护城河
在AICon全球人工智能开发与应用大会上,IDEA研究院张磊接受专访,剖析多模态智能体落地路径,分享工业界平衡研究与产品的见解,还为年轻人在AI浪潮中发展给出建议,指出底层系统能力是关键。
DeepSeek陈德里开发自动研究Skill,写一篇论文人类只动脑2小时
DeepSeek研究员陈德里用自己开发的技能DeliAutoResearch等完成研究综述论文。论文提出自动研究智能体L1–L5自主度分类体系,对比四大架构模式,分析17个主流系统,还提出六大开放问题。
腾讯云黄世飞:企业如何构建面向未来的 AI-Ready 智能数据基座
本文是腾讯云副总裁黄世飞在腾讯全球数字生态大会的分享,介绍腾讯云AI - Ready数据平台建设进展,涵盖背景挑战、架构创新、生态落地等内容,还提及相关应用实践及未来规划。
Ilya 最新访谈,预训练时代终结后,AI行业来到了哪里?
Ilya接受90多分钟深度访谈,指出当前大模型泛化能力远不如人,Scaling时代终结,研究时代回归。还谈到AI经济影响与跑分不匹配、泛化能力鸿沟、情感价值等问题,预测超级智能5 - 20年到来。
刚刚,谷歌AI路线图曝光:竟要抛弃注意力机制?Transformer有致命缺陷!
谷歌未来AI路线图曝光,Gemini全模态是重点,模型向智能体转变,推理能力将扩展。谷歌还需突破现有注意力机制限制实现无限上下文。此外,文中盘点了OpenAI、DeepSeek等大厂AI年中表现。
一家低调的工业AI公司,用TPT跨越生成式AI鸿沟|甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报,存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难,中控技术的TPT及TPT 2模型,在兰州石化榆林化工应用效果好,其优势源于数据和行业经验,也体现了破局决心。
模型训练篇|多阶段ToolRL打造更可靠的AI导购助手
当前,AI导购成电商与服务平台新风口,但芝麻租赁场景挑战大,存在需求难匹配等痛点。为此打造AI导购智能体“租赁小不懂”,经架构升级和算法优化,性能提升,还探索了MoE训练和推理优化。
Nature | 清华&芝大团队:AI让个体科学家“加速”,却让科学边界“收缩”
2026年1月14日,清华与芝大团队在《Nature》发表研究,通过分析4100余万篇论文,揭示AI融入科研的“双重效应”:它是个人科研“加速器”,让使用者产出和职业发展提升;也是科学整体“收缩器”,使集体知识疆域收窄。