「U型缩放定律」共找到 121 篇相关文章
Kimi团队深夜潜入Reddit开了场AMA，他们都聊了些什么？（据说代号4494就是杨植麟本人）
今日凌晨，Kimi团队在Reddit社区开展AMA交流，解答大家疑问。期间回应Claude蒸馏争议，探讨编程写作侧重、小参数模型需求、缩放定律等问题。K2.5表现出色，K3值得期待。
AGI只是硅谷的幻想？！AI科学家盛赞中国，并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出，计算须遵循物理定律，线性进步要指数级资源，硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际，中国重应用普及更务实，AGI难以实现。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
GPT-Image-2平替！最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战，国内厂商商汤反击，推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一，实测表现惊艳，能力全维度，与GPT-Image-2范式不同。
如何通俗的读懂算力？
文章以拼图比赛作比，介绍了通用、科学、智能、AI专用这四种算力类型及其作用，指出摩尔定律失效下工程师探索创新提升算力。还阐述算力生态各环节，最后点明未来AI成算力市场核心引擎，中国算力发展亮眼。
这张信息图，居然是8B开源模型做的？？
商汤新开源的 8B 多模态模型 SenseNova U1，架构独特，图像评测表现好，信息图生成能力强、延迟低。它具备图文交错能力，适合自媒体、敏感行业等，有在线体验和开源代码入口。
华为AI芯片来时的路
文章围绕华为AI芯片发展展开，提及方兴东《昇腾崛起》记录其历程。从战略觉醒到技术研发、应对制裁，华为历经曲折，如提出“韬定律”，发布多款芯片，在逆境中构建生态、拓展市场，展现强大实力与坚韧。
去掉 VAE 之后，商汤用 8B 参数重新定义了开源生图的上限
商汤SenseNova U1开源后引发开发者社区关注，它基于NEO - unify架构，摒弃VAE，实现多模态理解与生成原生统一。在多项基准测试中表现出色，还针对企业办公场景优化，成为生产级任务新选择。
英伟达早不靠GPU躺赢！黄仁勋终极预判：10亿程序员时代将至，AI智能彻底廉价
2026 年 GTC 大会后黄仁勋接受深度访谈，他指出 AI 核心竞争转向“AI 工厂”，扩展定律沿四条路径推进，未来大量数据是合成数据。他还预测程序员将达十亿级，强调人人学 AI，认为智能会商品化，人性高于技术。