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抢天才还是拼算力?前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出,AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声,最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板,强调系统性实验、高质量评估的重要性。
当未经检查的自动扩缩造成 12 万美元的云支出时
Reddit 上一个云成本恐怖故事引发热议,一集群遭 DDoS 攻击自动扩展,72 小时产生 12 万美元账单。Zero Cloud Waste 创始人给出预防措施,各方也发表看法,凸显需 FinOps 战略配合自动扩缩。
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。
含全文!OpenAI发布GPT-5官方Prompt指南
OpenAI 发布《GPT-5 prompting guide》,介绍新模型变化及使用方法。新增 `reasoning_effort` 和 `verbosity` 参数,还有 Responses API。Cursor 分享实战心得,同时提及控制 Agent 积极性、解决指令冲突等内容。
美国CS就业梦碎!狂投5000家0 Offer,名校毕业00后被麦当劳惨拒
科技巨头裁员与AI崛起,美国CS专业就业寒冬来临。毕业生狂投简历难获offer,失业率惊人。AI既削减岗位需求,又让求职陷入怪圈,从业者需探索多元技能。
OpenAI:我们正朝着什么方向优化 ChatGPT?
OpenAI 官网文章称,ChatGPT 发展方向是成‘对你有用’的工具,不追逐 DAU 或让用户沉迷。它介绍了有用的使用场景,还提及健康使用方面的改进及与专家合作提升响应能力等内容。
刚刚,清华团队用27M参数击败o3-mini!或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文,展示Hierarchical Reasoning Model(HRM)。该模型仅27M参数、1000个训练样本,在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high,或改变AI发展方向。
深度解读《AI 智能体的上下文工程》:构建高效 Agent 的七个宝贵教训
作者解读 Manus 团队文章,结合自身理解总结出构建高效 Agent 的 7 个关键点,如依赖上下文工程、提升 Prompt 缓存命中率等,还给出总结与核心启示,对 Agent 开发有借鉴意义。
AI智能体的上下文工程:Manus的构建心得
季逸超在文章中分享了 Manus 构建 AI 智能代理的心得,包括围绕 KV 缓存设计、使用掩码管理工具、将文件系统作上下文等内容,还指出要保留错误信息、避免小样本带偏等。
Tokenization谢幕?H-Net登场:Mamba作者新作正面硬刚Transformer
「Mamba」作者之一Albert Gu在新Paper提出新技术,实现动态分块机制,嵌入H - Net可替代传统流水线。在多方面实验中,H - Net性能优于基于BPE token的Transformer模型。