「上科大」共找到 6509 篇相关文章
预训练就学会思考!字节、北大等用14亿参数,撬动百亿模型推理能力
字节、北大等联合发布Ouro模型,用14亿参数实现百亿级模型推理能力。它在预训练阶段学会循环思考,通过三大创新构建推理能力,在基准测试中表现优异,实现参数效率提升,是潜在推理范式的胜利。
Sora天才辍学生归来!OpenAI组建3人神秘小队,豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue,结束休息重回OpenAI,拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组,目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI,不过追求ASI风险高、投入大。
数据智能体全景报告发布!你的数据智能体在哪个 Level?
大语言模型爆发让「数据智能体」应运而生,但概念笼统成发展绊脚石。由多顶尖机构组成的联合团队发布论文,首提 L0 - L5 六级自主性分级标准,还对现有研究回顾审视,指明挑战并描绘未来图景。
清华联手快手可灵,撞车谢赛宁团队RAE,用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE,纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间,在质量、效率和通用性上超传统,证明统一视觉模型可行。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
vLLM 新特性:批量大小不再影响模型输出
vLLM 推出批量不变推理功能,解决大模型推理中相同输入在不同批量大小下结果不同的问题。设置 `VLLM_BATCH_INVARIANT=1` 可保证输出一致,技术实现含三部分,虽有性能开销但换来了结果确定性。
重磅!DeepSeek再开源:视觉即压缩,100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界,用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0,为LLM长上下文问题提供方案,还能处理多类图像与近100种语言。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长,与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径,有Cerebras和特斯拉两种技术路线,邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术,但我国该技术发展面临多重挑战。
别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。
5个月内失败十几次,几人团队在压力下做出爆款App!网友:AI时代懂人性比懂技术更重要
社交应用 Candle 上线六个月用户破 30 万、月营收超 15 万美元。其创始人出身大厂,此前项目遇困境,后受人际关系问题启发推出该应用,主打维护亲密关系,还面临留存和体验挑战。AI 时代小团队创业也有机会。