「集合和差问题」共找到 8750 篇相关文章
Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线
谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。
首家央企AI独角兽浮出水面！背靠自研大模型，4家国家队资本背书
中电信人工智能科技（北京）有限公司成为央企首家AI独角兽，完成首轮增资，引入四家国家级战略投资方。其靠自研“星辰”系列大模型，在多领域突破，实现技术与市场认可闭环，有望推动AI产业落地。
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。
开源，本体驱动的GraphRAG新范式，零噪声~
分享开源项目trustgraph，重点介绍本体驱动的零噪声GraphRAG。常规GraphRAG在实际应用中问题多，如数据重复、冲突、缺数据等，而本体可构建自我完善的知识图谱，作者为此造了“本体驱动GraphRAG”。
清华挖出「幻觉」的罪魁祸首：预训练产生的0.1%神经元
清华大学孙茂松团队从神经元角度研究LLM幻觉微观机制，发现不到0.1%的H - 神经元可预测幻觉，与过度顺从行为相关，根源在预训练阶段，为解决幻觉问题、开发可靠大模型提供新思路。
拥抱大模型：深入剖析ReAct的核心原理、技术架构及其对AI领域的深远影响
文章深入剖析ReAct，它是普林斯顿大学和谷歌团队提出的智能体架构范式，将推理与行动协同，构建TAO闭环。介绍其原理、架构，指出解决传统AI难题，也存在局限，未来可与强化学习等融合。
「OS产业报告」解读：国产操作系统的技术突围与生态跃迁之路
2025 龙蜥操作系统大会发布《国产服务器操作系统发展报告（2025）》，预测未来三年国产 OS 国产化率将升至 65%、市场规模破 300 亿元。「AI 进化论」第七期邀请专家解读报告，探讨国产 OS 的发展逻辑、技术突破与生态建设。
拖拽式搭建分布式Agent工作流！Maze让非技术人员几分钟搞定复杂任务
大模型智能体落地有诸多问题，Maze分布式智能体工作流框架可提供一站式解决方案。它是集成分布式执行引擎的全能平台，有四大核心优势，还有可视化工具让非技术人员也能轻松搭建工作流。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
国足缺席世界杯，但中国大模型们集体参赛
联想在2025联想天禧AI生态伙伴大会宣布举办AlphaGoal预测杯，8家中国大模型将与普通球迷、开发者的AI Agent同台，预测世界杯赛果。这或触发足球体验革命，推动AI走向真实世界。