「增长策略」共找到 1370 篇相关文章
AI哪怕答案正确，逻辑链却惨不忍睹，奥数级不等式证明成功率不到50%｜ 斯坦福&伯克利&MIT
斯坦福、伯克利、MIT等联合研究，系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现，模型答案正确多靠猜，推理漏洞多，参数大、思考久也不能提升推理严谨度，但自我反思和定理线索策略有改善效果。
SIGGRAPH Asia 2025最佳论文 | 港中大、曼彻斯特大学获奖
SIGGRAPH Asia 2025将“最佳论文奖”颁给港中大与曼彻斯特大学团队研究。该研究提出全新切片计算框架，把切片生成与路径规划转化为数学优化问题，解决传统DLP 3D打印难题，还介绍了进阶策略和实验结果。
从宁波到登陆港交所，“边缘AI芯片第一股”的突围之路
2月10日，爱芯元智登陆港交所，被誉为“中国边缘AI芯片第一股”。它以“混合精度NPU”与“AI - ISP”为核心技术，构建产品矩阵。营收增长强劲，客户基础拓宽，应用领域广泛，在行业中排名靠前，但也面临挑战。
Andrej Karpathy最新万字采访：AGI还需10年，RL其实很糟糕，AGI不会导致经济大爆发
Andrej Karpathy在两小时万字采访里阐述AI观点。他认为AGI还需十年，强化学习糟糕，其不会带来经济爆炸式增长。还分享创办Eureka的愿景，想构建“知识斜坡”，让人类在AI时代有更强认知力。
首创Mid-training范式破解RL奥秘，Llama终于追平Qwen！
上海创智学院和上海交通大学研究团队深入探讨不同基础语言模型在强化学习训练中的差异，提出中期训练策略，将 Llama 改造成适配 RL 的推理基础模型，缩小与 Qwen 性能差距，还发布了 MegaMath-Web-Pro-Max 数据集。
CVPR 2026 | 从视觉Token内在变化量出发，实现VLM无损加速1.87倍
随着高分辨率图像与长视频处理需求增长，大型视觉语言模型推理效率成瓶颈。V²Drop从视觉Token内在变化量出发，采用多阶段渐进式剪枝策略，实现无损加速，在图像和视频理解场景表现卓越。
千卡集群破壁之道：vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长，但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲，结合 LLaVA 和 DiT 模型实践，解析优化策略，分享提升训练效率与稳定性的经验，还展望了 AI Infra 未来。
千问：阿里第二次“无线战争”
本文以乔布斯用 iPhone 点咖啡引出当下科技圈流行发布会点咖啡展示 AI 能力，对比过去与现在，指出数字世界核心范式从移动转向 AI。介绍阿里千问饱和式投入情况，还分析其可能借鉴拼多多、抖音策略，站在长尾对立面。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
刚刚，智谱港交所敲钟！市值528亿港元
智谱在港交所敲钟上市，成全球首家AGI基座模型上市公司，首日市值超528亿港元。其IPO受热捧，资本阵容强大。新一代模型GLM - 4.7表现出色，营收增长快，大部分资金用于研发，标志中国大模型迈向全球竞技。