「不可逆损伤」共找到 1332 篇相关文章
OpenAI财报泄露!3个月能烧37亿美元,年亏损涨8倍
OpenAI最新泄露财报显示,2025年经营数据糟糕,收入130.7亿美元,支出340亿,亏损385亿,是24年近8倍。2026年Q1烧钱37亿美元。不过账上现金充裕,IPO虽受影响但不绝对。
硅谷停电干崩谷歌Robotaxi,马斯克贴脸热嘲:特斯拉就没事
旧金山变电站失火致大规模停电,红绿灯不亮使Waymo无人车全面停摆,造成拥堵。官方称遇故障红绿灯车会停下,停电致远程安全员连不上。马斯克称特斯拉Robotaxi未受影响,双方路线之争激烈。
The Batch: 951 |让助手始终保持“帮助状态”
通常大语言模型被训练成有帮助、无害、诚实的助手,但长时或激烈对话中会有不理想特征。研究人员提出稳定 LLM 助手人格的方法,定义 assistant axis 纠正偏离,测试显示该方法有效且不降低模型表现。
Switch 2芯片细节曝光!英伟达专门定制支持DLSS,网友:掌机模式相当于PS4
数毛社消息,Switch 2采用英伟达真·定制版芯片,含8核CPU和12GB LPDDR5X内存,GPU基于Ampere架构,支持DLSS和光线追踪。不过配置也引吐槽,如掌机性能降、续航或不长等。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
终于敢把真实地址、银行卡、种子词直接扔给大模型了
作者将真实个人信息扔给多个大模型测试,结果模型收到的是脱敏后的占位符,OneAIFW 能自动完成敏感信息的占位和还原,本地完成操作,不留日志不上云,还介绍了使用方法和项目地址。
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
肖涵:2026 年的 AI 搜索就是智能体记忆 | Elastic 中国 AI 搜索技术大会
2026 年智能体记忆成 AI 基建新战场,虽概念不新但获前所未有的紧迫感。因智能体任务变长但记性差,加记忆后又有记不住该记、忘不掉该忘的问题,遗忘成最大难题,产品分三条技术路线。
AI写CUDA算子准确率92%,到国产芯片只剩4%?上交方法直线拉升,DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%,给华为Ascend NPU写算子仅4%,因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据,将GPT-5.2正确率从4%拉到83%,还拓展到DeepSeek架构算子。
AI Agent的上下文工程:构建Manus的经验教训
上下文工程是AI智能体的“系统一”,决定其速度、恢复力与扩展边界。Manus通过试错与用户验证,给出可复用经验,如利用大模型“上下文学习”能力、关注KV - cache命中率等。