「信息瓶颈原理」共找到 1414 篇相关文章
IROS 关键圆桌：到底应该模型驱动，还是数据驱动？
10月20日，美团在IROS大会期间举办学术年会，多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见，还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。
揭秘！腾讯如何训练多智能体像专家一样设计游戏场景
腾讯游戏提出游戏场景自动布局生成系统IntelliScene 2.0，利用图像引导生成3D场景。它构建多智能体工作流，结合高质量数据集，经模型微调、视觉解析等步骤生成场景，经评估效果良好，为AI生成三维信息提供新路径。
Devin CEO：别搞多智能体！Anthropic：我们性能提升90%！
最近，开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统，而Anthropic分享构建多智能体研究系统，性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难，坚持单线程线性Agent；Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
花了几百万办完一场AI大会后，想跟你分享这6个感悟。
作者分享举办AI大会的6个感悟，指出AI强大时线下真实更重要。如AI可消灭信息差但压缩不了体验差，品味是活出来的，线下交流能带来偶然性等，鼓励人们去线下获得真实体验。
不拼GPU！中兴扔出AI超节点，把token价格打下来
在万亿级大模型时代，传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术，从系统级协同架构出发，通过六大维度创新，绕开单GPU芯片瓶颈，重构AI算力基础设施，推动行业向开放、融合发展。
刚刚，高盛发布26页深度 AI 报告：谁将为GPU的饥渴买单？
高盛发布26页《Powering the AI Era》报告指出，AI服务器农场吸电速度远超电网扩容，引发电力危机。报告分析电力供应来源、应对策略等，还提到数据中心供需缺口扩大，电力成AI最大瓶颈，中国公司或因电力等优势成劲敌。
一个销售数据分析机器人的诞生：看 Dify 如何在 DMS 助力下实现自动化闭环
Dify是低代码AI应用开发平台，但在企业级落地有代码执行和自动化调度瓶颈。本文介绍用“Dify + DMS Notebook + DMS Airflow”架构，以销售数据分析机器人为例，展示构建可调度、可扩展、可运维Agent系统的方法。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博：PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络（PINNs）是求解偏微分方程的热点方法，有统一处理正、反问题等优点，但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源，展望了改进方向，为构建微分方程智能求解框架提供参考。
OpenAI没开源的gpt-oss基础模型，他去掉强化学习逆转出来了
OpenAI未发布gpt-oss基础模型，Cornell Tech博士生Jack Morris自行逆转gpt-oss模型强化学习，发布gpt-oss-20b-base。该模型可生成任意文本，但不再对齐，还测试了其记忆能力，介绍了诞生原理与技术细节。
20人团队提前实现DeepSeek构想，AI算力变天？直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案，试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计，能应对大模型训推痛点，与DeepSeek构想契合，或成大模型专用架构分水岭。