计算范式转移」共找到 1679 篇相关文章

推荐文章7

「说 Harness 会被淘汰的,肯定没做过工程」,Kimi 前 CLI 负责人戳破了 AI 圈最大的误解

AI编程圈两极分化,围绕底层Harness是否消失争议不断。前Kimi CLI负责人stdrc提出反常识观点,认为模型越强Harness越厚,复杂度从“能力层”转移到“协作层”,还以Kimi CLI实践及Raft创业为例阐述。

AI科技评论
开源动态8

GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了

OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。

新智元
算法论文8

刚刚,智元提出SOP,让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化

智元具身研究中心提出SOP框架,可让VLA模型在真实世界实现可扩展的在线进化。它是颠覆性的机器人学习新范式,整合在线、分布式和多任务机制,构建闭环打破机器人认知时间边界。实验显示其性能优越。

机器之心
新闻资讯7

英伟达重返中国!6月大量生产特供AI芯片,价格暴降40%

路透社消息,英伟达为突破美出口限制,将为中国推特供AI芯片,6月量产,价格降40%。该芯片基于RTX Pro 6000D,简化设计以控成本和符合管制。虽计算力低,但CUDA生态有优势。

AIGC开放社区
算法论文8

博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究

本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法,指出传统数值求解范式有局限,物理信息神经网络(PINNs)虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究,形成工程流动问题分析框架与改进方法。

力学与人工智能
新闻资讯8

英伟达、英特尔和AMD芯片同台竞技:CES 2026各自都展示了怎样的实力

全球最大消费电子展CES 2026上,英伟达、英特尔和AMD发布新品,AI算力芯片竞争演变为平台架构全面战争。英伟达推Rubin计算平台,英特尔发布第三代酷睿Ultra系列,AMD展示Helios平台及相关产品。

AIGC开放社区
算法论文8

超越RAG,DRAG让LLM准确率飙升45.5%,问题越复杂能力越强

RAG技术虽能让LLM检索资料生成答案,但存在短板,听不懂话里有话。DRAG方法应运而生,有DRA和RSC两大法宝,经对比实验,它在多任务上领先,准确率大幅提升,计算开销小。

AIGC开放社区
算法论文8

40年后,Dijkstra算法极限再被突破,清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文

清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法,改进图灵奖得主等人1984年提出的算法,跳过不必要排序,专注重要点间最短距离,缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。

机器之心
产品应用8

Google | 发布革命性编码智能体:AlphaEvolve,突破数学极限!

DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve,能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估,减少幻觉,在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。

AINLPer
算法论文8

为什么这篇谷歌论文被称为「Attention is all you need」V2

谷歌新论文《嵌套学习:深度学习架构的幻象》引发关注,被称为「Attention is all you need」V2。它指出主流优化器是关联记忆系统,提出嵌套学习范式,构建HOPE架构,为AI设计带来新思考框架。

量子位