「工程落地」共找到 1729 篇相关文章
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法,少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈,传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法,具双阶段架构,优势多,实验显示其能在减少Token同时保持性能。
17 条举措出台,大步迈进 AI 消费时代!
6月18日,商务部等八部门发布《关于加快“人工智能+消费”发展的实施意见》,文件覆盖广,有三层逻辑,还藏着新信号。不过AI消费落地有挑战,该文件标志AI行业拐点,消费时代序幕已拉开。
社区供稿丨如何抑制大模型的“过度反思”:Yuan3.0 Flash 中的强化学习范式
大模型在企业落地时存在“过度反思”问题,浪费算力。YuanLab.ai团队在Yuan3.0 Flash模型中提出RIRM与RAPO,前者奖励“思考过程”,后者优化训练框架,实现推理效率提升,适用于企业场景。
实锤了,Meta 正式收购 Manus
近日,Manus 官网官宣“加入 Meta”。Manus 致力于打造通用 AI Agent,能处理复杂任务。这是笔待完成交易,未披露条款。Meta 在 AI 落地应用缺具象答案,收购它或是选已跑通逻辑的产品融入底层。
Python新版本去GIL刷屏,Karpathy 点赞敢死队,Python 之父:冷静,别神话并发
Python 3.14 正式发布,将“去 GIL”写进官方发行版,带来自由线程支持等能力,预估性能提升 3% - 5%。开发者看好,Karpathy 点赞,但 Python 之父认为去除 GIL 重要性被高估,强调工程常识。
OpenAI联合创始人Greg Brockman:对话黄仁勋、预言GPT-6、我们正处在一个算法瓶颈回归的时代
OpenAI联合创始人Greg Brockman在AI.Engineer对话分享,还与黄仁勋连线。他回顾经历,从数学梦到编程,在Stripe、OpenAI发展。谈及多方面看法,如创造动机、工程研究关系、AI未来,指出算法瓶颈重回关键。
33.5k星星爆火!这个开源插件让AI不再写屎山,token自然就省下来了
Ponytail是开源插件,将资深工程师工程直觉整理成skill规则,供Claude Code等AI coding agent加载。它让AI开发更克制,减少代码量、成本,提升速度,核心是强制AI做复杂度判断。
高效智能体的「幕后推手」是谁?一篇综述带你从记忆×工具学习×规划看透
随着大模型能力提升,业界关注智能体落地,而高效性是决定能否上线的‘硬’问题。论文梳理‘高效智能体’综述,从记忆、工具学习、规划三机制出发,还谈及基准评测、挑战与展望。
上海理工男造芯,飙上3000亿
12月17日,沐曦股份登陆科创板,市值超3000亿。创始人陈维良出身AMD,放弃百万年薪创业。他带领强悍班底,精准切入B端数据中心市场,产品落地快,还构建国产供应链,搭上AI东风加快追赶。
RL 是新的 Fine-Tuning
今年 9 月,Thinking Machines 研究使 LoRA 重获重视。OpenPipe 创始人 Kyle Corbitt 访谈指出,多数场景微调 ROI 低,RL 将融入 agent 生命周期成主流,但 RL 落地难在环境搭建,World Model 或为关键。