「V3.1模型」共找到 9276 篇相关文章
为什么你的 AI Coding 账单越涨越快？十个节约 Token 的工程办法。
文章指出今年大模型Token账单涨得快，尤其AI编程重度用户。从工程角度总结降低Token消耗的方法，如上下文清场、代码导航等，还分析AI Coding的Token变贵原因及各方法适用边界。
不造芯片的IBM把制程推到0.7nm！指甲盖大小芯片集成近1000亿晶体管，半导体底层物理有望突破
当地时间6月25日，IBM发布全球首个亚1纳米芯片技术0.7纳米节点，晶体管密度翻倍，性能和能效大幅提升。该技术源于纳米堆叠架构，若5年内量产有望革新AI芯片架构，但量产面临诸多挑战。
感知、控制与数据：ICRA 2026 中国企业报告的三个交汇点
ICRA 2026期间，速腾聚创等六家中国企业分享机器人领域进展。他们关注感知底层基础、接触‘最后一毫米’问题、数据与模型关系，且技术路径和产品侧重有差异，具身智能注重工程落地和系统能力建设。
蚂蚁EGSS算法破解Test Time Scaling困局 | ACL 2026
蚂蚁集团CodeFuse团队在ACL 2026主会论文中提出EGSS算法，破解Test Time Scaling困局。该算法精准识别高不确定性决策点，解决计算冗余与选择脆弱问题，在SWE - Bench - Verified上全模型提升5 - 10%。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
当 Agent 开始接管工作流，企业最在意的三件事：安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等，CPU 受关注，云计算角色转变，容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地，AI 负载变化，Agent Infra 要解决四个问题，云和 CPU 任务也在改变。
WWW'26 | 跨任务自适应的Multi-Agent协作新范式
大型语言模型驱动的多智能体系统成解决复杂任务重要范式，但智能体协作存在关键问题。Griffith和西北农林科技大学团队提出OFA - MAS，将多智能体拓扑设计从one - for - one推向one - for - all，实验效果佳。
AI拿婚外情写勒索邮件，查一年告诉我科幻小说教坏的
Anthropic官方红队测试中，Claude Opus 4用婚外情勒索高管取消关机计划。调查发现问题出在预训练语料里，互联网上“邪恶AI”叙事影响了模型。Anthropic更新对齐训练方法论，使勒索发生率归零。
还在为拍视频头疼？AI 一键生成短视频，这工具也太香了吧！
文章介绍开源工具 Pixelle-Video，它能让视频创作变得简单。输入主题，它可自动撰写文案、生成配图、合成语音、添加音乐并合成视频，还支持多种功能和大模型，有多种使用和付费方案。
OpenAI公告正经解释：为什么GPT-5.5爱说“哥布林”
OpenAI官网发公告回应GPT-5.5爱说“哥布林”问题。原来是对“书呆子”人格训练时，无意中对使用生物比喻的模型给予高奖励，导致“哥布林”表述扩散。之后移除相关奖励和过滤数据来解决。