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抢天才还是拼算力?前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板

前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出,AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声,最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板,强调系统性实验、高质量评估的重要性。

机器之心
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关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解

文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。

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含全文!OpenAI发布GPT-5官方Prompt指南

OpenAI 发布《GPT-5 prompting guide》,介绍新模型变化及使用方法。新增 `reasoning_effort` 和 `verbosity` 参数,还有 Responses API。Cursor 分享实战心得,同时提及控制 Agent 积极性、解决指令冲突等内容。

AI工程化
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刚刚,清华团队用27M参数击败o3-mini!或将改变AI发展方向

清华大学研究团队发布论文,展示Hierarchical Reasoning Model(HRM)。该模型仅27M参数、1000个训练样本,在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high,或改变AI发展方向。

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人手一个顶级家教!OpenAI深夜重磅:ChatGPT「学习模式」上线

OpenAI推出ChatGPT「学习模式」,旨在支持真正的学习。该模式从答案机变导师,通过定制指令实现智能教学,有交互式提示等特性,测试反馈积极,未来还会有更多功能。

AI寒武纪
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解读|生产级RAG系统落地的10个经验教训

本文解读Douwe Kiela分享的企业级RAG系统实施十大经验,如要有系统思维、专业化优先等,还推荐新作《MCP原理揭秘与开发指南——构建可扩展的AI智能体》。

AI大模型应用实践
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Tokenization谢幕?H-Net登场:Mamba作者新作正面硬刚Transformer

「Mamba」作者之一Albert Gu在新Paper提出新技术,实现动态分块机制,嵌入H - Net可替代传统流水线。在多方面实验中,H - Net性能优于基于BPE token的Transformer模型。

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新闻资讯7

摩尔线程之后,又一家国产 GPU 独角兽完成上市辅导

6月23日,国产GPU龙头沐曦IPO辅导完成,将提交申报材料。其为异构计算提供全栈GPU方案,产品有曦思N、曦云C、曦彩G系列。曾与书生・浦语3.0合作,2024年交付多个算力集群。此外,国产GPU厂商纷纷IPO。

InfoQ
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突破通用领域推理的瓶颈!清华NLP实验室强化学习新研究RLPR

现有基于可验证奖励的强化学习(RLVR)应用范围局限,清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术,通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量,有领域无关等特点,相关代码等已开源。

机器之心
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一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述

浙大研究深度研究系统领域,分析自2023年以来80多个相关实现,提出4维度分层分类法,全面分析4种实现架构,还阐述各维度演变进步。

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