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别再卷数据了,LLM也怕「过劳死」!CMU等揭秘灾难性过度训练
CMU、斯坦福等四大名校研究团队挑战“预训练规模越大越好”观点,提出“灾难性过度训练”现象,即增加预训练数据可能导致后训练性能下降,并从现实证据、控制实验、理论分析等方面阐述新研究贡献,还介绍了相关实验及结论。
Agent 重构互联网,谁将受益于线上内容的“帕累托效应”?|AGIX PM Notes
文章围绕AI时代展开。在搜索领域,谷歌垄断案法庭主张其向竞争者开放搜索索引数据,这能助对手构建强大索引、补短板。商品服务层面也有80 - 20重构。还提及本周市场动态、AI企业相关消息,如谷歌案裁决、OpenAI成本预期等。
R-HORIZON:长程推理时代来临,复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON,它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据,评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降,还分析出三大瓶颈,训练后模型性能双重提升。
阿里云的野心,不在 Agent Builder
近期云厂商动作整齐,如阿里云推出企业级 Agent 全栈服务平台 Agent Studio。企业做 Agent 面临基础设施难题和高成本问题,业内探索了自建、用开发框架、企业级 Agent 平台三种路径,阿里云 Agent Studio 在多方面替企业解决麻烦,还可能改变云服务模式。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
增长密码:大型网站百万流量运营之道
本书深入探讨了大型网站SEO的底层逻辑,从系统能力、协作能力到创新能力,通过作者亲自操盘的成功案例,揭示了大型网站流量增长的秘诀。书中不仅分享了零成本获客的策略,还涵盖了被动式营销的要领,让读者能够快速掌握SEO的核心技巧。
RAG系统设计:揭秘语义搜索被低估的核心价值与KG驱动的架构选型策略
在AICon大会上,Hugging Face的尹一峰探讨基于语义搜索的RAG系统重要性,揭示其被低估原因,分析本质与作用,分享设计高效架构方法,还讨论KG驱动的RAG系统及范式选择。
GAIR Paper 106|追踪视觉 Token 的演化轨迹,实现无损压缩与 60% 推理加速|CVPR 2026
近年来大视觉语言模型虽推动多模态智能发展,但推理成本高昂。山东大学和MBZUAI团队提出TransPrune,从演化视角衡量视觉Token重要性,保持性能无损同时降低60%推理成本。
算力账单暴涨!你给OpenAI花的钱,全成了三星SK海力士的年终奖
英伟达副总裁称AI算力账单超员工工资,Uber也烧光AI预算。钱流向了三星和SK海力士,它们利润率反超英伟达。OpenAI预订了未来三年产能,因HBM物理特性扩产难,钱最终成韩国工程师年终奖。
GPT-5.2来了…
OpenAI推出GPT - 5.2系列,是适合专业知识工作的模型。它在专业工作表现、编程能力、可靠性与安全性等多方面有提升,定价公布,已向付费用户逐步推出,此次更新重在夯实基础。