「1.5B 模型」共找到 9269 篇相关文章
人形机器人终于学会洗碗了
Figure机器人学会洗碗，用的是叠毛巾和分包裹同款Helix架构，无新算法和特殊工程，仅增加新数据。该架构是端到端“视觉 - 语言 - 动作”模型，同一系统增数据就能学新技能。
谷歌大脑之父首次坦白！茶水间闲聊引爆万亿帝国，AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中，回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节，还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容，也提及未来五年规划。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
英伟达H20，一个备胎的命运
8月22日消息称英伟达暂停H20芯片生产。H20自2023年底推出就备受争议，性能阉割、或有“后门”等问题不断。英伟达忙着开发新芯片，H20不到两年或“寿终正寝”，本文以其口吻写自白信。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
Claude Sonnet 4 支持百万上下文了，AI Coding 的想象力更大了
Anthropic宣布Claude Sonnet 4支持100万Token上下文窗口，容量为之前5倍。该功能已在部分平台公测，将推给更多用户。它支持复杂任务，有新定价和成本优化方案，获早期用户高度评价。
南大周志华团队最新力作：一个算法通吃所有，在线学习迎来新范式？
世界是动态变化的，AI 模型需具备在线学习能力，领域提出适应性遗憾值指标。现有算法通用性不足，南京大学周志华团队研究具有双重自适应性的通用算法，提出元 - 专家框架等，还研究了在线复合优化问题。
EAAI | 香港理工大学王旭等：一种增强MFNN的多源气动数据重构方法
飞行器气动压力分布获取依赖风洞试验或数值模拟，多源数据差异为气动数据重构带来挑战。本研究提出增强型多保真神经网络，通过差分运算提升模型泛化精度，在跨声速压力分布重构中效果显著。
AI编码不是梦：手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用，以后端开发为例，介绍用AI编码实现需求的流程，涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题，提出解决方案，给出生产案例，最后展望AI在研发中的应用前景。
吴恩达：产品经理才是 AI 时代的最大瓶颈
吴恩达指出，AI编程助手使写代码变快，‘决定做什么’成新瓶颈，即‘产品管理瓶颈’，产品经理比程序员更稀缺。他强调用户同理心和心智模型，认为软件开发正从技术驱动转向价值驱动。