「AI暴露程度」共找到 9822 篇相关文章
他们让万亿参数RL学会了「省着跑」，顺便砍掉九成算力
2025年，强化学习成大模型进化主战场，但万亿参数模型跑RL成本高。Mind Lab团队实现1T参数模型LoRA高效RL训练，GPU消耗降90%，技术开源。此外还有Memory Diffusion记忆机制等成果。
「甲子100」&「甲子Cool Vendor」榜单揭晓｜甲子引力
2025甲子引力年终盛典在北京举办，现场发布【甲子100】与【甲子Cool Vendor】榜单，覆盖人工智能等核心赛道，呈现科技产业年度突破，表彰行业龙头、标杆与新锐力量。
海外产业叙事：AMD超威半导体的崛起
文章讲述AMD发展历程，从初创小公司成长为半导体巨头。早期靠模仿生产立足，后获x86授权。历经起伏，苏姿丰时代推出Zen架构处理器逆袭。2025年与OpenAI合作，MI450有望打破英伟达垄断。
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。
超强开源OCR，手写体识别能力超dots.ocr，封存多年的老文档数字化有救了。
文章推荐新开源的OCR系统Chandra，它对手写体识别做了优化，官方测评数据显示比dots.ocr强。介绍其适用于多场景及功能特点，还展示了不同场景的识别效果，建议有需求者多对比测试。
TileLang vs Triton 详解：谁该握住控制面——编译器还是开发者？
文章对比 TileLang 与 Triton 两个框架，解释控制面设计、并发协议、编译管线的本质差异，以及这些差异如何影响性能上限、工程投入。明确 TileLang 追求榨干内核，性能上限高但对开发者要求高；Triton 追求快速落地，生态成熟。
M2模型杀回Coding和Agent领域，MiniMax想要「普惠智能」
如今大模型竞争转向综合比拼，MiniMax 发布并开源 M2 模型，在权威测评跻身全球第一梯队。它定位轻量级，Coding 与 Agentic 能力强，性价比高，还升级 Agent 产品，以技术普惠策略让用户零成本体验。
用「进化+压力测试」自动生成的竞赛级编程题，各家大模型谁更hold住？
北京大学与通用人工智能研究院联合提出 UniCode 框架，构建进化式评测系统，能自动生成高质量算法题目与抗污染测试用例。通过对 19 个前沿大模型测试，展现高挑战性与强判别力，为代码能力评估开辟新路径。
把任何文档变成Claude的新技能，这个开源工具火了。
Claude新出Skills，类似插件让其有自定义可调用功能。开源工具Skill Seekers能把网站文档转换成可使用技能。介绍了Skills特点及Skill Seekers功能原理、特点等，效率提升显著。
Atlas来了！ChatGPT嵌入浏览器，用谷歌的引擎，革谷歌的命
OpenAI推出ChatGPT Atlas浏览器，将ChatGPT嵌入浏览体验中心，具备智能体模式可自主执行操作，被视为对谷歌的宣战。此外，还有Perplexity的Comet、Opera的Neon及谷歌的Gemini版Chrome等参与竞争，但都基于Chromium架构。