「量化算法」共找到 741 篇相关文章
十周前才写下第一行代码，如今颠覆 9 个行业？员工人均 10 万粉，00 后创业者狂言：我们将超越 OpenAI
本文聚焦 21 岁 00 后创业者 Roy Lee 和他的桌面 AI 助手 Cluely。该产品获高额融资、估值达 1.2 亿美元且已盈利，但也饱受争议。文中还揭秘其成功热度的关键、团队情况，探讨 AI 时代产品留存演变。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview：一次大模型推理性能提升的技术拆解
文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化与融合、并行策略等五大维度，剖析技术思路、算法及收益，如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x，还提及后续显存优化等工作。
全国首部AI智能体应用评估标准，现公开征集起草单位和个人
随着大模型热潮进入深水区，企业急需业务智能体，但因缺乏可量化评估标准，AI智能体应用面临选型、验收、优化困境。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草工作，现公开征集起草单位和个人。
GLM-4.7-Flash无审查版发布：30B MoE模型，仅3B激活参数
GLM-4.7-Flash无审查版由HauhauCS发布，基于原版移除审查机制。采用30B - A3B混合专家架构，总参数量31B，每次前向传播仅激活约3B参数，推理快，支持200K上下文长度，有两种变体和四种量化版本。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
小扎万字檄文炮轰硅谷，Meta重磅开源30B小钢炮！一台MacBook就能跑
Meta发布全新30B大模型Muse Glimmer并开源，用4-bit量化等技术让其能在本地设备运行，有五大核心超能力且采用Apache 2.0协议。同时，Meta CEO小扎发表万字檄文暗讽OpenAI等，抨击AI末日论等观点。
SDD-RIPER 团队落地指南：如何让整个团队在一周内跑通大模型编程
文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案，能让团队一周内跑通大模型编程，质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法，介绍了部署、实操流程和试点 SOP，还给出效果数据与常见问题解答。
智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发：问鼎评测基准最强具身大脑，刷新跨本体多机协作技术范式
近日，智源研究院发布具身大脑 RoboBrain 2.0 32B 版与跨本体大小脑协同框架 RoboOS 2.0 单机版。前者突破能力瓶颈，在多项基准测试表现优异；后者性能提升，实现轻量化部署。二者双擎联动推动机器人迈向群体智能，且已全面开源。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型，还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项，经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。