「软硬协同设计」共找到 1664 篇相关文章
FlashAttention 完全进化史：FA-4 发布之际的技术全景回顾
文章围绕FlashAttention展开，从Attention性能瓶颈引出问题，阐述其各版本演进。FA-1实现算法突破，避免O(N²)内存；FA-2适配架构，提升性能；FA-3深度协同，实现异步；FA-4探索更深异步和角色分工。还探讨跨芯片迁移及未来优化方向。
为什么说多模态是推荐系统破局的关键？来自饿了么一线的实战复盘
文章围绕多模态推荐展开，从传统推荐算法演进到多模态表征技术，结合饿了么场景实践，还探索生成式推荐。介绍多模态推荐挑战与代表性工作，梳理表征技术发展，详述饿了么系统设计与训练，分析生成式推荐方案及业界路线。
OpenAI 设计师：不写代码的设计师，将成为团队瓶颈
OpenAI 的 Ed Bayes 和 Figma AI 设计总监 Gui Seiz 深度对谈，探讨 AI 打通编程与设计工具后设计师工作流程的变化。涉及画布与代码的使用、代码与设计稿同步、实际应用效果、工作方式转变等内容，还给出新手入门建议。
一站式机器人操作控制框架ManiUniCon
ManiUniCon是多进程机器人控制框架，为操作任务设计。有模块化设计、多机器人支持等特性，介绍了架构、支持的硬件、安装方法、使用方式、开发途径及可用工具等内容。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
十四年的「管家」局，科沃斯这回把应用定义权交了出来
2026年世界机器人大会上，科沃斯董事长钱东奇提出「未来应用，由用户定义」。回顾过去，从2012年推「亲宝」到2026年发布「八界」，其发展有迹可循。当前，科沃斯推出创新方案和开源生态欲破具身智能难题。
硅谷一线创业者内部研讨：为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功，他们做对了什么？
来自硅谷一线AI创业者数据显示，95%的AI Agent在生产环境部署失败，原因在于围绕模型搭建的脚手架不完善。文章基于研讨会内容，探讨AI Agent构建关键，如上下文工程、安全控制、记忆功能等，并指出待解决问题和未来方向。
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》。
JFM | 浙江大学郑畅东、谢芳芳等：基于Transformer网络的上下文学习跨翼型的主动流动控制策略
浙江大学郑畅东、谢芳芳等提出基于Transformer网络的上下文学习跨翼型主动流动控制策略。该框架引入策略改进算子，结合强化学习与气动形状优化，在翼型流动分离问题中表现出色，提升了整体性能。
从WAIC上爆火的功夫机器人，看到这家央企的具身智能「真功夫」
今年4月“功夫boy”机器人出圈，3个月后的WAIC上它全新升级。其背后是中国电信人工智能研究院（TeleAI），由李学龙教授带领。他们技术栈全面，在硬件、软件、数据等方面全栈自研，还布局智传网，未来发展潜力大。