「AI大模型系统」共找到 14095 篇相关文章
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
30天狂刷60万亿Token,光“榜一”就烧掉140万美元!Meta员工搞出“AI Token排行榜”,结果小扎连前250都进不了?
Meta员工开发“Claudeonomics”仪表盘统计员工AI Token使用量,引发“Tokenmaxxing”风潮,上线两天因数据“外泄”下线。30天内全公司Token使用超60万亿,“榜一”花超140万美元,扎克伯格未进前250。
3D重建的惊人进展:多所世界名校联合发布论文,告诉你AI在3D世界的研究现状
多所世界名校联合发布调查研究论文,回顾用于3D重建和视图合成的前馈技术并分类,研究关键任务及应用。前馈模型打破每场景优化魔咒,带来速度和泛化能力的提升,解锁新应用,但也面临挑战。
我用了13年,与SEO前辈们出现在一起。白杨SEO从网站优化到AI搜索优化经历分享,百度SEO不放弃!
白杨SEO分享从网站优化到AI搜索优化经历,讲述入行缘由、职场项目,介绍自由职业业务,分析百度SEO阶段与变化,建议别放弃,还给出对SEO未来看法,如回归国外、做新媒体SEO等。
ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
AAAI2025、POF | 西湖大学冯浩东、范迪夏等:如何在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统
此文章聚焦在不准确物理信息和部分观测下利用物理信息建模流体力学系统问题。提出RPLPO与PIPO算法,前者解决部分观测模型泛化性,后者解决不准确物理信息在部分观测中的应用,实验验证了算法有效性。
“Linux真正的活不是我在干”,Linus爆料近况:近20年不做程序员、没碰过AI编程、压力全来自于“人”
本文是Linux之父Linus Torvalds在开源峰会上的对谈内容。他称近20年不再是程序员,更多是维护者;谈到AI对编程影响,认为它是工具不会让程序员消失;还提及Rust引入、硬件发展及自己做吉他踏板的爱好。
一个Markdown就是一名员工!YC CEO给年轻人的忠告:现在一个人能顶400人,大厂中层最该被AI替换
YC总裁Garry Tan在深度对谈中表示,传统SaaS模式或失效,个人开发者效能因AI提升。他强调创业别追热点,应关注兴趣与独特知识,还指出大公司中层官僚体系未来可用Agents替代。
入选 SOSP'25:百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题,彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍
百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用,介绍了百度智能云对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题,融合文件和对象存储优势,性能卓越,已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。