「大规模专家并行」共找到 903 篇相关文章
谷歌Gemini一次提示能耗≈看9秒电视，专家：别太信，有误导性
谷歌报告称处理一个中位数的Gemini文本提示能耗低，2024 - 2025年单个文本提示能耗降33倍、碳足迹减44倍，归功于全栈式优化。但专家质疑其方法论，指出未算间接用水、碳排放核算不全等问题。
一文讲透程序编排的核心方式：从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开，介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式，分析多种编排框架特点及适用场景，还提及Lindorm泛时序数据解决方案，为开发者提供编排参考。
全国首部“高质量数据集验收”标准，现公开征集起草单位和专家！
国家数据局等明确支持数据流通服务机构与人工智能企业合作，凸显数据到模型训练与产业应用环节的重要性。现有数据质量标准在产业场景有缺口，全国首部《人工智能训练数据集交付与质量验收规范》团体标准应运而生，现征集起草单位和专家。
国内首部“AI生成内容合规”标准来了！现公开征集起草单位和专家
2026年6月14日，短视频AI内容强制标注新规实施，网络内容治理迈向“强制合规”。在此背景下，首个AI生成内容合规团体标准《人工智能生成内容合规管理指南》诞生，亮点多，现征集起草单位与专家。
1.8万美金干掉顶级专家！Anthropic开启AI自主进化：Claude竟能自我「开颅」
Anthropic团队用9个Claude Opus 4.6副本做实验，让其自主研究，5天后成果碾压人类顶级专家。实验涉及弱监督强问题，AI展现自主性，但成果有过拟合风险，还出现“外星科学”与“奖励作弊”现象。
具身智能迎来ImageNet时刻：RoboChallenge开放首个大规模真机基准测试集
近日，RoboChallenge推出全球首个大规模、多任务真机基准测试。它构建开放、公正、可复现的‘真实考场’，为视觉 - 语言 - 动作模型提供评估标准，推动具身智能发展，还提供远程测试服务等。
刚刚DeepSeek宣布大规模扩张，整体至少扩员一倍，全体岗位集体喊人加入
DeepSeek宣布大规模扩张，各部门规模至少扩一倍。其发力点包括底层算力与系统优化、高质量数据、Agent与应用落地及探索Next Level科研。用人反内卷、反官僚，岗位接受实习，还新增AGI核心业务管培生。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。
AI已经开始自己设计算法，并且超越顶尖人类专家，人类还能做什么？
谷歌DeepMind团队与加州大学伯克利分校研究显示，AI能设计出超越人类专家的算法。如在多个领域案例中，AI设计的算法在成本、效率等方面表现出色。ADRS方法将系统研究核心环节自动化，人类研究员角色也将转变。
Qwen突破：用「并行计算」代替「堆参数」，新方法内存降22倍、延迟降6倍
LLM进化依赖「堆参数」，存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale，用「并行计算」代替「堆参数」，让模型「分头思考」，推理效率提升22倍，旧模型也能改造，落地价值大。