「端到端实时语音模型」共找到 8116 篇相关文章
OpenAI 不想再「跪着」买显卡了
《金融时报》消息,OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片,2026 年量产。其不仅在芯片发力,还在硬件、应用和算力基建多线出击,不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。
AI基础架构重大突破,计算成本暴降38倍
Perforated AI团队搞出‘穿孔反向传播’技术,给旧神经元加‘人工树突’。测试中计算成本最高降38倍,模型准确率不降反升,还近乎即插即用。这或引发行业变革,但也面临验证、生态和收费等挑战。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1,成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1,运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构,在多场景表现卓越,推理速度快,成本低,还接入多款主流编程工具。
该工作引来马斯克回复,让Gork破防:CoT是真正的推理,还是训练数据的统计插值?
大型语言模型(LLMs)的思维链(CoT)推理能力被视为突破性进展,但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象,通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化,挑战主流认知。
用Claude Code搭建工作流
作者原本考虑用n8n搭建工作流,现认为Claude Code的Sub - agents和自定义命令功能搭配MCP工具可满足需求。通过示例演示其工作流搭建,还测试换Kimi K2模型,显示其质量更好。
LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1:借鉴人类运动学习机制|中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器,融合神经与符号规划系统优势,借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制,在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1,已加入“磐石·科学基础大模型”。
The Batch: 858 | 白宫重塑美国人工智能政策
特朗普提出积极的国家人工智能政策原则并推动实施,《赢得竞赛:美国人工智能行动计划》明确三大短期目标,包括激发创新、建设基础设施、确立全球领导地位,与拜登政府政策有差异。
刚刚,微软推出AI浏览器,上网从此不一样了
微软Edge浏览器推出“Copilot模式”,将其变成AI智能体,有跨标签页情境感知等功能。该模式限时免费,支持语音控制等,还将增加新功能。微软此举或引发浏览器大战,未来浏览器AI模式可能收费。
尖峰对话17分钟全记录:Hinton与周伯文的思想碰撞
7月26日,人工智能教父Geoffrey Hinton与周伯文教授进行17分钟对话,谈及AI多模态大模型前沿、“主观体验”和“意识”等话题。Hinton认为当今多模态聊天机器人已有意识,还探讨了训练善良AI及AI推动科学进步等问题。