「在离线混部」共找到 8177 篇相关文章
Sea AI Lab 揭秘:你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃?罪魁祸首可能只是一个参数:BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出,强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈,根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”,使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题,提升模型表现。
CS专业爆冷,失业率达艺术史2倍!年入千万只需5年,大学却在禁Cursor
在AI浪潮下,CS专业情况两极分化,25岁辍学生用不到2年打造百亿美金Cursor,而CS毕业生失业率达艺术史2倍。美国创业机构YC举办圆桌讨论,探讨AI时代职业选择、学校价值等问题。
我在哪?要去哪?要怎么去?字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战,字节跳动研发创新双模型架构Astra,含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳,未来有广阔应用前景,但也存在需改进之处。
SEO们可以用AI做些什么?
文章围绕SEO与AI展开,介绍AI对搜索方式的改变、SEO前景,还阐述如何让品牌出现在AI回答及引用出处,以及AI在关键词研究、内容创作、站内SEO、外链建设等方面的应用,为SEO从业者提供新思路。
苹果不吹 AI,反而成功了?
北京时间9月10日苹果发布会,新款iPhone等产品更新。此次发布会多数环节AI几乎消失,与iPhone 16发布时大肆宣传不同。苹果因在智能体AI助手进展落后,重点放硬件及AI幕后支持。不过苹果仍承受分析师压力,且在AI竞赛中落后。
在参与OpenAI、Google、Amazon的50个AI项目后,他们总结出了大多数AI产品失败的原因
Aishwarya Naresh Reganti和Kiriti Badam参与超50个AI项目后,指出多数AI产品失败。他们认为构建成本降低,但设计和明确痛点才是关键,还分享开发陷阱、成功路径,介绍CC/CD框架及AI未来走向。
GPT-5最大市场在印度?Altman最新访谈:可以聊婚姻家庭,但回答不了GPT-5为何不及预期
2025年8月8日OpenAI发布GPT - 5引热议。个人消费者多有不满,反馈体验差、性能不强;企业级市场却很欢迎,多家公司已采用。Sam Altman在访谈谈其特性,还聊了职业、家庭、AI发展等话题。
是个公司都在用AI Agent,但大家真的用明白了吗??| MEET2026圆桌论坛
量子位MEET2026大会圆桌环节,联汇科技赵天成、小宿科技杜知恒、蚂蚁集团徐达峰围绕AI Agent革新进程讨论。涉及工作方向、落地案例、指标、卡点、演进方向及新阶段标志等,为行业发展提供见解。
万字对谈 Physical Intelligence(π):具身智能的卡点和下一步突破,到底在哪?
本文是对Physical Intelligence联创兼CEO和核心研究科学家的访谈。他们探讨具身智能现状,指出当前瓶颈是智能软件,还谈到VLM性能、数据收集、模型训练等问题,认为通用机器人基础模型被低估。
“参考生”之王回归:Vidu Q3持续进化,剧张力拉满|甲子光年
近期,AI视频公司生数科技的Vidu Q3正式上线参考生视频并全面升级。它能解决视频内容创作痛点,让爆款人设等稳定复现。在榜单上表现出色,经测试在多场景降本增效,提升了视频“剧张力”。