「泛化缩放定律」共找到 454 篇相关文章
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟：欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模，配合架构与损失函数设计，让模型在复杂状态保持泛化能力，集中力误差约3%，小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
PRF | 宾州州立、南科大杨翔、张雯等：粗糙壁湍流的低维建模新范式
传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。
黄仁勋 × Lex Fridman：NVIDIA 4 万亿市值背后的 AI 革命
黄仁勋与Lex Fridman进行两小时访谈，从Amdahl定律聊到人类意识。谈及NVIDIA发展，如CUDA决策致市值下跌后回升；提出AI扩展定律，认为智能由算力决定；还分享管理、技术预判等看法及对中国创新的评价。
库克清空弹夹！2nm，韬定律，最强AI电脑
库克退休前火力全开，苹果发布首款2nm制程芯片M6和最强M系芯片M5 Ultra，塞进新款Mac。M6让Mac mini AI性能暴涨，M5 Ultra性能强悍，能跑大模型。但因内存短缺，高内存版限购且供货晚，价格也涨了。
0.7nm制程芯片问世！摩尔定律又活了
IBM推出全球首款0.7纳米芯片制程节点，指甲盖大小芯片可集成近1000亿晶体管，性能或能效大幅提升。靠‘纳米堆叠’架构实现突破，最早5年内量产，有望让芯片微缩延续十年。
用激光给芯片散热，摩尔定律天花板盖不住了
初创公司Maxwell Labs提出光子冷却法，可将芯片热量转化成光并去除。该方法基于反斯托克斯冷却原理，集成到薄膜芯片级光子冷板。相比传统散热，它效率更高，有望解决芯片散热难题，推动行业发展。
Vibe Working：AI Coding 泛化的终局想象 ｜AGIX PM Notes
文章围绕AI领域展开，探讨“Vibe Working”在AI编码及更广泛场景的应用，介绍工作流管理产品；还提及全球市场动态、多起AI相关商业合作与交易，以及ETF分红知识。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
RL缩放王炸！DeepSWE开源AI Agent登顶榜首，训练方法、权重大公开
今天凌晨，Together.ai联合Agentica开源AI Agent框架DeepSWE，基于Qwen3 - 32B模型用强化学习训练。所有内容开源，测试中性能超所有开源Agent框架，证明强化学习训练潜力。