「计算机理论」共找到 307 篇相关文章
突破万次连续编辑极限！中科院提出首个理论保稳的知识保留方法
中科院信工所研究人员提出LyapLock，将连续编辑建模为受约束随机规划问题，整合排队论和李雅普诺夫优化。实验显示，它能突破万次连续编辑极限，编辑效果比主流方法提升11.89%，还可赋能现有模型。
扩散语言模型真的会比自回归好？理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明，扩散语言模型虽理论上有并行生成优势，但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比，分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率，指出选择模型要视任务需求。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
「流匹配」成ICML 2025超热门主题！网友：都说了学物理的不准转计算机
第42届国际机器学习大会（ICML）2025年7月将在加拿大举行，生成式AI前沿热点转向高质量、稳定、简洁、通用模型形态，流匹配技术踩中热点。它源于流体力学，能将噪声转化为数据，与扩散模型有紧密联系。
下一代超算，GPU得配QPU：老黄要把量子计算机和GPU「焊」在一起了
在VivaTech 2025会上，黄仁勋发布面向量子计算的革命性平台CUDA - Q。回顾英伟达CUDA - X套件及关键库，强调量子计算“拐点”，描绘QPU与GPU协同蓝图，宣布算法堆栈在Grace Blackwell 200加速。
对话微软研究员华文越：横跨数学、哲学与计算机，她如何重构 Agent 的信任基石？
本期访谈邀微软研究员华文越跳出技术视角，探讨如何用跨学科思维解决Agent落地难题，如找模型等间最优解、建信任标准，还将深入其工作逻辑及对Agent未来思考。4月18日直播。
吴恩达：不理解计算机的工作原理，你不可能单靠 Vibe Coding 就走向卓越，基础知识依然至关重要
吴恩达指出懂AI的开发者供不应求，但计算机专业应届生失业率上升，因大学课程未跟上时代。他面试看重借助AI助手开发、运用AI基础模块构建应用等能力，强调基础知识仍重要。
美国计算机就业炸了：名校毕业投5000家无人问，不如生物、艺术史，麦当劳打工也不要
纽约时报报道，纽约联邦储备银行数据显示，22 - 27岁计算机专业毕业生失业率高，远超生物和艺术史专业。AI发展使科技公司减少初级软件工程师招聘，毕业生求职难，昔日“金饭碗”褪色。
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。
给野马套上缰绳：Agent Harness 工程实践 ——从范式理论到钉钉AI招聘的真实落地
本文围绕 Agent Harness 工程实践展开，指出瓶颈在‘装’好模型而非模型本身。介绍 Agent 公式、范式跃迁、四条铁律、工程模式，以悟空 AI 招聘为例说明落地，还分析行业标杆、未来趋势，给出心法。