「自适应思考」共找到 725 篇相关文章
刚写完V4.1主算子就要“转业”？DeepSeek资深算子工程师深夜独白
本文整理了DeepSeek资深MLSys工程师刘胜与的公开长文，刘胜与刚交付DeepSeek V4.1核心算子，就预判AI将很快超越人类算子开发能力，分享职业转型思考与行业警示，引发技术圈热议。
Skills驱动推理新范式，清华&北大：Token立省59%，准确率不降反升
当前推理模型虽准确率高，但生成“思考过程”会使推理成本和延迟上升。奇元科技、清华、北大等提出TRS框架，将历史推理轨迹蒸馏成技能卡片，在推理时检索注入，实现更少Token、更高准确率。
Cursor滑跪开源技术报告：Kimi基模这样微调能干翻Claude
Cursor放出Composer 2技术报告力证‘自研’，基于Kimi K2.5经持续预训练和异步强化学习，测试表现好。同时，杨植麟分享Kimi团队最新思考，认为大模型要规模化，断言大模型训练进入第三阶段。
AI越强，企业越迷茫：顶尖CIO们的十大真实之问
阿里云CIO与40余家头部企业CXO深度碰撞，总结出《企业智变下的CIO集体之问》。报告指出企业AI落地困境，如数字人认知混沌、知识库建设难等，探讨十大经典问题，为企业提供思考方向。
如何定义“人味儿”？——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变，情感智能评测缺失的背景下，作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench，介绍其设计、评估方式、迭代过程等，还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。
142 TFLOPS 的差距：为什么在 Blackwell 上 FP4 MoE 算子工程至关重要
文章对三种主流MoE后端在Blackwell B200 GPU上做基准测试，发现SGLang与vLLM有142 TFLOPS差距，小batch时SGLang快1.84×。差异源于kernel融合、面向Blackwell的CUTLASS schedule及自适应grid sizing等优化。
必须得让AI明白，有些不该碰的东西别碰（doge）
近期类o3模型在视觉推理任务表现优异，但陷入‘盲目用工具’状态。港中文MMLab等团队提出AdaTooler-V模型，具备自适应工具使用能力，还引入指标、算法，构建数据集，在多基准测评中优势明显。
Andrej Karpathy：AI本质是「软件2.0」，并非电力或者工业革命
Andrej Karpathy分享AI影响经济的思考，认为应将AI视为“软件2.0”，提出预测AI自动化能力的“可验证性”指标，回顾软件1.0，阐述软件2.0，指出“可验证性”决定AI进展的“锯齿状”前沿。
可口可乐又翻车了？用AI做圣诞卡车广告，观众说「没灵魂」！
2025年可口可乐用AI生成圣诞卡车广告，虽品牌方称工艺提升十倍，但观众觉得没灵魂。此前春晚吉祥物‘龙辰辰’也因疑似AI制作遭质疑。AI复制情感能力已蔓延各领域，引发对情感表达的思考。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。