「AI 迁移」共找到 9901 篇相关文章
人才济济的大厂,为何频频产出垃圾代码?
科技大厂常产出垃圾代码,原因在于多数代码变更由菜鸟工程师完成,他们经验不足且常处于摸索状态。老手虽有优势,但过度依赖有问题。大厂为调度人才牺牲代码质量,这在AI时代隐患更大。
大量英伟达GPU开始在仓库吃灰
微软CEO纳德拉承认,公司有成堆GPU因缺电、缺空间闲置。如今电力与数据中心建设跟不上AI产业扩张,算力端企业调整策略,网友建议开发低能耗芯片,微软还将向阿联酋投资建设数据中心。
AgentFS:把SQLite作为智能体状态存储
SQLite适合记录代理状态等,但在Agent系统中缺优雅应用案例。AgentFS是基于SQLite为AI智能体设计的状态管理系统,核心是Turso实现的存储系统,结合三个关键组件,提供四个主要组件,目前处Alpha阶段。
清华联手快手可灵,撞车谢赛宁团队RAE,用SVG再证明VAE已过时
AI图像生成正告别VAE技术。清华与快手可灵联合提出SVG方案绕开VAE,纽约大学谢赛宁团队也提出RAE模型。SVG用自监督特征构建潜空间,在质量、效率和通用性上超传统,证明统一视觉模型可行。
字节开源图像生成“六边形战士”,一个模型搞定人物/主体/风格保持
字节UXO团队设计并开源统一框架USO,解决图像生成多指标一致性问题。它能统一看似孤立任务,实现单任务和组合任务的SOTA,弥补了主体保持和风格迁移短板,性能领先,还采用新范式及算法。
美团也开源了大模型,但我觉得他们的野心是通用生活Agent。
美团发布并开源560B参数的MoE模型LongCat - Flash - Chat,推理速度快。与DeepSeek V3对比,输出速度优势明显。美团多个落地或内测AI功能服务C端生活场景,目标是打造通用生活Agent。
POF|清华大学张宇飞团队:采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战,数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用,验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力,证明其可用于真实工程流动问题。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。
模型、代码、数据全开源!轻松训练自己的垂类Agent!
Together AI联合Agentica推出`DeepSWE-Preview`,基于开源Qwen模型,用RL在SWE - Bench - Verified登顶。团队将模型权重、训练框架等全开源,抛弃SFT纯用RL训练,还分享训练秘籍和TTS技巧,为垂类Agent训练提供新范本。
千问3:开源第一不只是说说!
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后,开发者生态更新频繁,衍生模型超10万,下载量破3亿,全球第一。其性能强,正加速开启全栈式AI时代。