「人才培养链」共找到 713 篇相关文章
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
机器人新势力估值断层加速，具身智能靠什么穿越风暴？
文章指出机器人新势力估值断层加速，具身智能公司估值复杂，标准难统一。其智能路线收敛，但暂无领先团队。投资上，虽人才被认为处‘价值低谷’，但 VC 要回归商业本质，港股上市规则也引发担忧。
AI半壁江山是中国人！黄仁勋敲警钟：美国再不觉醒就晚了
在华盛顿的Hill&Valley论坛上，黄仁勋指出全球50%的人工智能研究人员来自中国，呼吁美国加速布局AI。他还介绍了英伟达的相关计划，提出维持美国AI领导力的建议，强调了人才、资本与生态在算力革命中的重要性。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
精读华为“韬（τ）定律”论文：逻辑折叠、AI提速与投资转向｜甲子光年
2026年5月25日，华为何庭波提出“韬（τ）定律”，并提交论文阐述。该定律把时间作为首要度量标准，核心技术“逻辑折叠”提升芯片性能。它能用于AI，未来硬件集成度将大增，也会使产业链价值重分配，但面临工具链、能量等问题。
聊聊 Token 出海的生意经：模型开源给世界，中国赚什么？
本文围绕中国开源模型展开，介绍了 Cursor 使用 K2.5 模型事件，阐述了开源模型供应链，分析了中国开源模型受欢迎原因，探讨小公司技术机会，还提及开源面临的挑战及未来趋势，指出其正改变全球 AI 基础设施格局。
首发 | 捏 Ta 完成超千万美金 PreA+ 轮融资，定义 AI 时代世界创作的基础设施
近日，AI原生社区捏Ta宣布完成超千万美金的Pre A+轮融资，由九坤创投领投，BV百度风投跟投等。此轮融资用于招人才、技术研发和拓展产品线。平台从创作角色升级到构建世界，定义‘世界表达协议层’。
14B打败671B！微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展，但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索，成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型，性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。