「可预测并行架构」共找到 2405 篇相关文章
告别玄学选LLM！弗吉尼亚理工选型框架入选ICML 2025
弗吉尼亚理工大学研究人员推出选型框架LensLLM，可预测微调后性能走势，解释大模型微调“玄学现象”。它基于全新PAC - Bayes泛化界限推导，降低成本近90%，被ICML 2025收录。
突发！姚顺雨后，清华95后庞天宇加入腾讯，任混元「首席科学家」
继OpenAI大神姚顺雨之后，95后清华博士庞天宇入职腾讯，任混元首席研究科学家，负责多模态强化学习。腾讯AI战略从跟随转向进攻，人才、技术、架构都有新动作。
黄仁勋迟到了15分钟，然后甩出一个数字：1万亿美元。
GTC 2026上，黄仁勋获“Token之王”称号。他预计英伟达到2027年营收至少1万亿美元，还展示商业定价模型，推出Vera Rubin系统，整合Groq芯片，开源OpenClaw，预告Feynman架构，开发太空数据中心。
OpenMAIC：一键生成互动课堂，视频+PPT全都有，还可以编辑
清华开源项目OpenMAIC是多智能体互动课堂，上传文档或描述主题，几分钟就能生成虚拟课堂，AI教授讲课、同学讨论，还有白板功能。底层用LangGraph编排，支持主流模型，有OpenClaw集成，架构完整。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域，分析自2023年以来80多个相关实现，提出4维度分层分类法，全面分析4种实现架构，还阐述各维度演变进步。
Transformer论文作者之一Noam Shazeer宣布离开Google，加入OpenAI
6月18日，Google DeepMind工程副总裁、Gemini模型联合负责人Noam Shazeer宣布离开Google加入OpenAI。他是Transformer架构提出者之一，技术实力强。Google曾花27亿美元请他回归，仍没留住。
告别盲选LLM！ICML 2025新研究解释大模型选择的「玄学」
弗吉尼亚理工大学研究团队提出 LensLLM 框架，基于 PAC - 贝叶斯泛化界限揭示 LLM 微调性能“双相演进”，可精准预测微调性能、大幅降低计算成本，为 LLM 选型提供新工具。
年入1400亿！奥特曼印钞机转疯了，AGI尽头是卖广告
今早OpenAI CFO揭秘成绩单，2025年ARR破200亿美元、算力达1.9GW，算力与收入深度绑定。其商业版图多元，还将涉足广告。预测2026 - 2029年收入可观，2029年或达1400 - 1500亿美元。
34k star！开源多层级自主协作AI Agent，超10万开发者认证
CrewAI是超34000颗星的开源AI Agent框架，曾获Github每日增长趋势第一。基于Python，核心架构由CrewAI Crews和CrewAI Flows组成，设计灵感源于人类协作，已有超10万开发者认证。
ChatGPT也上线了个人年度报告！
OpenAI 让 ChatGPT 上线「Your Year with ChatGPT」功能，根据用户过去一年对话生成专属年度回顾。报告有数据统计、聊天风格分析、年度奖项等，还能预测 2026 年，虽简洁但数据更私密真实。