「双重知识边界框架」共找到 820 篇相关文章
AI“画饼”画不动了？从狂热到冷静，行业迎来大消化
AI正处关键转折点，炒作撞上现实。企业认清其能力边界，期望回归理性。虽有泡沫讨论，但AI已在部分领域产生影响。它迎来“iPhone 4时刻”，进入持续迭代阶段，放缓源于炒作与边际效益递减。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
此芯科技亮相世界人工智能大会，以 AI 之力勾勒美好未来
2025年7月26日，世界人工智能大会在上海启幕，此芯科技携多款搭载此芯P1的展品亮相，展示端侧AI前沿成果。此芯P1芯片性能强劲，已产品化。展会展示三大应用场景，呈现其多场景应用能力。
从诡异视频到假论文，AI正把互联网变成巨型「垃圾场」
AI生成的诡异视频在社交平台流行，如比基尼胖女人跳水、食物自相残“食”等，背后是流量逻辑和低成本创作。更严重的是，AI生成的低质量论文渗透到学术领域，危害知识纯粹性和科研公正性。
什么是芯片可测性设计（DFT）技术？
在芯片复杂度增加、测试难度增大的背景下，DFT技术应运而生。它是在芯片设计阶段引入测试逻辑的方法，分功能和制造测试，有扫描链、MBIST、边界扫描等核心技术，能提高测试效率、降低成本、缩短开发周期。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术，被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界，实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes，尝试实现类似能力，还开源技术细节，在多任务中表现出色。
小米玄戒O1，五个争议问题与解释
文章围绕小米玄戒O1提出五个争议问题并解释。涉及是否为国产、自研芯片，手机SoC研发难点、小米做SoC原因及玄戒O1是否成功，还结合苹果、高通等案例阐述芯片产业分工等知识。
DiffMoE：动态Token选择助力扩散模型性能飞跃，快手&清华团队打造视觉生成新标杆！
清华大学和快手可灵团队推出DiffMoE，通过创新的动态token选择机制和全局token池设计，拓展了扩散模型的效率与性能边界。实验表明，DiffMoE在多方面超越现有模型，未来集成先进技术或有新增益。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
强化学习大本营新作：如何破解「学新忘旧」困局
阿尔伯塔大学强化学习团队提出FAME框架，解决持续强化学习“学新忘旧”问题。团队先定义基础概念，将知识整合写成优化问题，再受人类学习机制启发设计FAME，实验优势明显。研究还探讨持续学习的产业价值。