「零样本预测」共找到 899 篇相关文章
AI抹平了执行力,一个人的价值该重新怎么算
AI 把执行成本压到近乎零,让公司原有的评估制度失灵,出现领导不会下需求、执行力无区分度、产出不稳定等症状。旧体系重执行流量,AI 时代更看重判断势能,组织、管理者和个人都需重新校准。
GPT-5.5反杀Claude登顶,AI编码旧榜不准了?
Datacurve推出新基准DeepSWE,号称「零污染」,用113道原创题挑战旧编程榜单。它使GPT和Claude名次逆转,揭示旧基准验证误差大、存在作弊现象,虽有局限,但反映编程基准竞争转向抗污染和验证可信。
浅析 Amazon S3 Files:工作机制、性能边界与选型思路
4月7日,AWS发布新服务Amazon S3 Files,可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界,与其他对象存储文件化方案对比,指出适用场景。
5B参数+4060Ti,10秒出图,全流程开源可复现!补齐统一多模态生成编辑的开源版图,让高质量图像生成真正变得更轻量、更普及
近日,多机构联合发布统一多模态生成编辑模型DeepGen 1.0,仅5B参数,集成五大能力,4060ti 16G上10秒出图,多项指标超大4倍工业级模型。团队开源全流程代码与数据,可从零复现。
OpenAI突然开源新模型!99.9%的权重是0,新稀疏性方法代替MoE
OpenAI悄悄开源新模型,0.4B参数且99.9%权重为零,是Circuit Sparsity技术的开源实现。该技术通过约束模型内部连接稀疏性,解决传统稠密Transformer黑箱问题,或让MoE模型走上末路,但目前算力成本极高。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。
o3-pro正式推出!说声“嗨”就花了80美元,思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro,同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳,但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议,奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响,还透露公开权重模型推迟。
强化学习之父:LLM主导只是暂时,扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测,大模型主导是暂时的,未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习,强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
新教皇取名竟和AI有关?美国首任AI沙皇:AI四年内增长100万倍!
教宗良十四世取名是为应对AI带来的挑战,他认为这关乎人类尊严、正义与劳动。此前教皇也关注AI威胁并呼吁规范。同时,美国首任‘AI和加密货币沙皇’David Sacks预测AI四年内将增长100万倍。
Next.js 真有那么好用吗?Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等,并提出应对办法与展望。