「分层策略」共找到 1041 篇相关文章
Anthropic 技术栈里的「五宗罪」由何而来？
Anthropic的Claude模型升级后，用户却觉得不好用。X上帖子指出其存在文本和代码标记、模型能力、定价、长上下文等问题，这些问题卡在生成、计算、上下文和Agent运行时的5个具体位置，导致各方面互相拖后腿。
8家国产芯无缝衔接DeepSeek-V4，中国AI算力生态的拐点来了！
4月24日DeepSeek-V4预览版发布，华为昇腾等八家国产AI芯片厂商同日完成全链路适配与性能优化。这得益于FlagOS开源软件栈，也因DeepSeek主动适配策略。后续竞争将转向软件生态完整度。
如何正确Vibe Coding？这是来自Anthropic编程智能体负责人的大师课
Anthropic研究员Erik Schluntz分享Vibe Coding经验。他认为AI能力指数级增长，开发者应接纳大模型生成系统，还提出聚焦‘叶子节点’、做好产品经理等策略，并介绍22000行代码合并案例及实战问答。
AI编程Token消耗降低神器：RTK（Rust Token Killer）实战指南
文章介绍RTK（Rust Token Killer），它能在CLI命令输出到LLM上下文前智能过滤压缩，节省60 - 90%Token。文中说明了其原理、特性、压缩策略，还给出安装配置步骤、实测数据及使用建议。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
从传统编程转向大模型编程
文章指出大模型编程时代，开发者要从‘代码产出者’变为‘文档定义者’，介绍其优势、人+AI结对编程模式，还提及模型工具技巧、开发流程、常见陷阱及应对策略，强调文档驱动和安全合规。
VLM剪枝新SOTA：无需重训练，注意力去偏置超越6大主流方案
常用的attention机制存在位置偏置和padding异常，影响剪枝效果。上海大学曾丹团队提出无需重新训练的attention去偏方法，在多模型、剪枝策略及基准上验证有效，为多模态模型部署提供新思路。
昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上，华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化，提升训练效率，还介绍业界加速库及MindSpeed架构，阐述多种优化策略。