「Deepexi企业大模型」共找到 8696 篇相关文章
大基金投资,安徽又跑出一家芯片IPO
4月10日,全芯智造IPO辅导状态更新为“辅导验收”。这家成立不到七年的制造类EDA企业,创始人是行业“老兵”倪捷,技术覆盖制造关键环节,虽营收破5亿但净亏超3亿,获大基金等投资,有望推动国产替代。
有人把巴菲特芒格炼化成Agent,然后开源了…
AI Hedge Fund项目将12位世界级投资大佬“炼化”成Agent,可实时分析股票、完善交易策略,还内置回测模块。它兼容13种大模型,部署门槛低,开源后获高星。不过多数框架未实盘,投资有风险。
谷歌TurboQuant会绕过“内存墙”?这个判断有点过了|甲子光年
谷歌发布的TurboQuant论文引发市场震动,其算法可将大语言模型推理的KV缓存大幅压缩并加速。但将其视为绕过‘内存墙’判断过度,它提升单位字节信息密度,改变边际需求曲线,代表范式转移。
Google 发了个压缩算法,内存砍 6 倍,速度快 8 倍,精度零损失
Google Research发布TurboQuant压缩算法,将在下月ICLR 2026正式发表。该算法把大模型的KV Cache压缩到3 bit,内存降6倍、速度快8倍且精度零损失,解决了传统算法的压缩开销问题。
OpenClaw代码越改越崩?新研究EvoClaw揭示:Agents持续开发成功率仅13.37%
USC邓港大等联合发布评估基准EvoClaw,揭示AI在持续开发场景下表现不佳,成功率仅13.37%。研究还指出当前评测易高估AI能力,提出DeepCommit重构演进历史,分析各模型在持续演进中的局限与问题。
用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段,SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作,量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距,提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术,实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
"将注意力旋转90°":深入浅出解读 Kimi 最新出圈成果
Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议,马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与,提出‘注意力残差’机制,解决标准残差问题,分全、分块注意力残差,权衡开销与效果。
打破视频推理「先看后想」惯性,实现真正的「边看边想」丨CVPR'26
现有大型视觉语言模型(VLM)在实时场景表现不佳,宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS,让VLM从“帧文交错”切换到“并行”,实现“边看边想”,在准确性和延迟上表现出色,推动VLM走向更真实应用。
不要建一千个 Agent:Ramp 如何用一个 Agent 搞定金融自动化
美国企业金融平台 Ramp 估值 320 亿美元,在 The Pragmatic Summit 分享 AI 实战经验。介绍了从“建一堆 Agent”转向“一个 Agent + 一千种技能”架构,Policy Agent 开发过程,定义“正确”标准,建内部 AI 基础设施及内部编码 Agent 情况。
26.7K 标星!GitHub 高分教程 Learn Claude Code:12 节课带你手搓一个 Cursor!
Learn Claude Code是shareAI - lab开源教学项目,目标是让人理解AI编程Agent工作原理。它有12节课,每节加一个机制,逻辑清晰。配交互式Web平台,文档‘心智模型优先’,还提供后续项目助知识落地。