「少即是多」共找到 5162 篇相关文章
小扎AI眼镜当场死机,CTO自曝灾难级演示内幕:一个指令干趴自家服务器
小扎演示Meta智能眼镜Ray - Ban Display时翻车,AI助手回应异常、视频通话失败。CTO复盘,一是指令致多眼镜激活干趴服务器,二是时机糟的Bug。虽演示失败,但Meta仍豪掷千亿布局AI。
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。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”?记忆张量 CTO 李志宇:智能体能力会拉开差距,长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇,他指出 Scaling up 经济效益下降,大模型公司正变系统公司,核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差,价格战或加剧。智能体是主赛道,但现有模型推理能力不足。
Agent狂欢下的冷思考:为什么说Data&AI数据基础设施,才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事,但企业部署后效果不佳,因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心,提出Data&AI数据基础设施是新范式,还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
1.4K Star!不要问答,要完成任务,一个合格的金融Agent应该是什么样?
过去一年AI Agent火热,但金融场景投研是长链路任务,有诸多硬约束。LangAlpha是Ginlix AI推出的开源金融Agent项目,能解决实际金融研究任务,有核心架构和关键能力,还给出使用方式、典型Demo及横向评测。
Ilya:扩展时代已经结束了,研究的时代已经开始
Ilya Sutskever 在播客访谈中深度探讨AI问题。他指出模型考试强但应用差,是因泛化能力不足;认为AI扩展时代结束,研究时代来临;还谈及AGI应是学习者,以及AI部署、安全对齐等观点。
1万亿参数Ling-1T开源,国产LLM牛了~
Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型,总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token,支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色,是目前已知最大的FP8训练基座模型,已完成全面评测。
AIGCode宿文:我就是要自训练大模型,直接做「L5」| AI产品十人谈
AIGCode宿文坚信Coding是培育大模型的最佳场景,公司自训练66B基础模型,发布锡月大模型,开启AutoCoder内测。宿文认为AI Coding能解决代码供给问题,目标是实现AGI,虽面临诸多质疑,但他坚持直接做L5。
对话微分智飞高飞:看具身智能如何引发飞行认知革命 | GAIR 2025
雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞,探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别,介绍应用场景、分布式集群技术,还谈世界模型价值、挑战及创业契机,认为具身智能是历史拐点。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。