「技术瓶颈」共找到 3255 篇相关文章
Harness Engineering又他妈是啥?
AI圈新词Harness Engineering引发关注。它类似给AI套缰绳,让其运转更高效。通过案例表明,模型非瓶颈,环境才关键。还介绍不同实现方式,指出命名有价值,最后探讨培养新人设计harness的问题。
以「图」破局,HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代,大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》,其核心技术集成于MindSpore 2.8,能提升超节点异构资源协同效率,已在多项目落地。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
The Batch: 891 | 用于科学发现的人工智能
Adji Bousso Dieng展望2026年,希望AI从‘提升效率的工具’变为‘推动科学发现的催化剂’。当前深度学习主导范式是‘插值’,难以应对数据分布‘尾部’,应转向能驾驭分布尾部的技术,把多样性作为核心目标。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局:首提多模态 Scaling 范式,AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”,它能模拟复杂动态物理世界,揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学,在多方面有提升,为世界模型领域提供进化路线。
集成的历史和未来
文章回顾电子集成技术历史,1936年保罗•爱斯勒发明PCB,1947年晶体管诞生并开创微电子封装史,1958年基尔比和诺伊斯发明集成电路。还展望未来,如探寻单原子晶体管、遵循功能密度定律、PPA进化到PPV等。
AI驱动的研究报告生成器Open Deep Research
Open Deep Research是AI驱动的研究报告生成器,用户提问题可获全面且有来源的答案。它采用Next.js 15等技术栈,经多步骤生成综合报告,还介绍了克隆与运行方法及项目地址。
能查信息≠循证AI:OpenEvidence爆火在前,中国医生的「信任死结」谁来解?
AI医疗市场增长快,但国内落地面临医生信任难题。医渡科技发布的医渡智循,通过全流程技术体系、多专科智能体协作等,解决AI信任问题,实现全场景布局,让AI回归循证。
Self-Evolving Agents,AI的“自我革命”
LLMs静态性成应用瓶颈,自演化智能体成破局关键。本次分享的综述围绕演化什么、何时演化、如何演化三个核心问题展开,介绍了模型、记忆等方面的演化内容、时机和方式。
AI记忆系统首获统一框架!6大操作让大模型拥有人类记忆能力
香港中文大学等团队发布AI记忆机制综述,首次构建统一框架,划分记忆类型,提出六种操作,探讨关键主题,还对比人类与AI记忆,指明未来AI记忆系统需突破瓶颈,迈向认知跃迁。