「高管离职潮」共找到 2074 篇相关文章
G2ConS将微软GraphRAG的成本被打下来了~
传统Text - RAG处理多跳推理表现不佳，GraphRAG虽能提升准确率，但成本高。作者提出G2ConS方案，在3个多跳QA基准全面SOTA，平均节省30%费用，EM提升31.44%，整体流程仅3步。
AI圈深夜大乱斗！OpenAI、谷歌、Anthropic发布新模型，集体翻车？
昨晚，OpenAI时隔六年再次开源`gpt-oss-120b`和`gpt-oss-20b`，Anthropic发布`Claude Opus 4.1`，Google发布Genie 3及写故事书功能。不过OpenAI新模型幻觉率高，Anthropic更新提升有限。
HBM更“热”了
HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透，技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升，各企业技术路线有差异。应用领域广泛，但推广面临挑战。市场竞争激烈，各企业积极布局。
刚刚，国产AI自己造了AI，全球首例！
面壁智能实现全球首例国产AI造AI，用AI编写预训练框架ForgeTrain，性能超英伟达Megatron，还训练出MiniCPM5 - 1B模型。该模型可作桌宠，小尺寸高智能，还能自定义人格，提供工具链。
马斯克收购OpenAI新计划实锤了：找小扎筹千亿美元，果然敌人的敌人就是朋友…
今年2月马斯克为收购OpenAI找扎克伯格筹资974亿美元，想拉其入伙，曾有激烈冲突的二人放下前嫌，但Meta婉拒。小扎忙于组建“亿元俱乐部”，OpenAI则因人才流失致HR负责人离职。
被曝蒸馏DeepSeek还造假！欧版OpenAI塌房了
被誉为欧洲版OpenAI的Mistral被离职员工爆料多项黑幕，其最新模型疑似直接蒸馏自DeepSeek，却包装成RL成功案例，歪曲基准测试结果。此前就有人发现其模型与DeepSeek相似，目前官方暂无回应。
利用大模型从开源情报中自动提取检测规则：LLMCloudHunter，有开源
随着网络攻击增加，威胁情报成主动安全关键。以色列本古里安大学发布LLMCloudHunter框架，用大模型从开源情报自动生成检测规则，评估显示其规则质量高，且大部分能编译成Splunk查询，软件已开源。
ICML 2026 | 拒绝盲目猜token，阿里x浙大将投机解码带入弹性预算时代
随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。
LeCun出局，Meta变天！Llama 4翻车大清洗，「学院派」大败退
LeCun宣布年底离开效力12年的Meta，创立专注「世界模型」的AI公司。Llama 4翻车成其离职导火索，他的离去意味着学院派在Meta的AI战略中被边缘化，也预示硅谷AI路线之争进入新阶段。
Thinking Machine新研究刷屏！结合RL+微调优势，小模型训练更具性价比了
Thinking Machine新研究提出On - Policy Distillation方法，结合RL与微调优势。该方法让学生模型每步由教师模型指导，用KL散度评估分歧。实验表明其训练小模型性价比高，还能解决AI“灾难性遗忘”问题。