「AI研究架构调整」共找到 11501 篇相关文章
The Batch: 855 | 为智能体而生
总部位于北京的 Moonshot AI 发布 1 万亿参数的 Kimi K2 系列大语言模型，包括预训练和微调版本。它输入输出能力强，架构独特，在多基准测试领先，支持工具调用，多家服务商已集成。
盘一盘，2017年Transformer之后，LLM领域的重要论文
本文梳理2017年Transformer后LLM领域重要论文。如提出Transformer架构的论文成现代AI基石；介绍GPT - 3的论文确立‘大模型 + 大数据’缩放定律，引领LLM军备竞赛等。还列举各论文内容与影响。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
MiniMax都在用！5500PB幕后功臣首次亮相，国产黑马祭出杀招
AI浪潮中，数据流不动致GPU算力空转，XSKY星辰天合举办AIMesh产品战略发布会破局。AIMesh含三网，分别解决IO墙、重力墙、内存墙问题，且开放解耦，获多方认可。
首次公开！奥特曼重新发明了浏览器
OpenAI首个浏览器Atlas背后技术秘密公开，关键创新是全新架构OWL。它将Atlas应用与Chromium运行时分离，带来即时启动等优势，还为AI智能体用例奠定基础，重构了UI体验。
Ilya交卷！黄仁勋砸50亿押注SSI，首个模型疑本周发布
Ilya Sutskever创立的SSI或本周发布首个重磅模型，引发圈内关注。英伟达砸50亿美元合作，提升其算力。该模型基于测试时训练架构，能边学边进化，或终结大模型“预训练时代”。
海外产业叙事：AMD超威半导体的崛起
文章讲述AMD发展历程，从初创小公司成长为半导体巨头。早期靠模仿生产立足，后获x86授权。历经起伏，苏姿丰时代推出Zen架构处理器逆袭。2025年与OpenAI合作，MI450有望打破英伟达垄断。
什么都不做就能得分？智能体基准测试出现大问题
随着AI智能体走向实际应用，其基准测试变得至关重要。但现有基准测试问题多，如WebArena判错答案、τ - bench给无操作智能体高正确率。文章提出有效性判据和ABC清单，还揭示主流基准测试诸多问题。
从Transformer到GPT-5，听听OpenAI科学家 Lukasz 的“大模型第一性思考”
2017年《Attention Is All You Need》提出Transformer架构，重塑AI版图。其作者“Transformer八子”中，Lukasz Kaiser加入OpenAI，参与GPT-4、GPT-5等研发。他10月将出席大会分享见解，曾预言多模态等趋势已渐成现实。
何恺明团队重磅新作：去掉VAE，无需Tokenizer，纯Transformer预测数据比预测噪声更高效
麻省理工学院何恺明团队发布颠覆性研究，指出主流扩散生成模型未做好去噪工作，回归洁净数据预测才是高维像素生成正解。团队设计实验验证观点，提出极简架构JiT，展现优越性能与扩展能力。