「应用与模型分化」共找到 9101 篇相关文章

新闻资讯8

刚刚,GPT-5 Pro自证全新数学定理!OpenAI总裁直呼颠覆,大佬们集体转发

微软前AI副总裁Sebastien Bubeck让GPT - 5 Pro求解论文中未解数学区间,模型将已知下限从1/L推进到1.5/L,虽论文作者后续超了AI,但此发现仍令人鼓舞,大佬认为AI或改变数学领域。

新智元
推荐文章7

对谈 Memories AI 创始人 Shawn: 给 AI 做一套“视觉海马体”|Best Minds

本文是对 Memories AI 创始人 Shawn 的访谈。他指出当下 AI 记忆多为“上下文工程”,其团队致力于打造视觉记忆层 LVMM。还探讨了视觉与文本记忆区别、LVMM 架构及应用场景等,认为视觉记忆将成下一代 AI 核心。

海外独角兽
产品应用8

AI × 老旧系统:Vibe Coding 构建 AI 迁移工具,实现 10x 端到端智能迁移

文章指出老旧系统现代化复杂且需大量人工,AI 编程工具和 Vibe Coding 带来新可能。介绍 6R 策略、绞杀模式等迁移方法,还阐述 AI 在系统分析评估、代码转换等方面的应用,最终目标是打造闭环 AI 迁移 Agent。

phodal
算法论文8

语言反思>强化学习:伯克利新架构碾压传统RL

大型语言模型下游任务优化依赖强化学习,但计算成本高。伯克利等机构论文提出GEPA新型优化器,将LLM执行轨迹转化为诊断信号,用语言反馈替代标量奖励,仅用传统方法1/35计算量,性能最高提升19%。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

全网苦等GPT-5,超级对齐团队遗作成重要线索,奥特曼发话「惊喜很多」

AI圈聚焦GPT - 5,相关爆料多但模型未现。奥特曼称有很多惊喜。GPT - 5疑似技术通用验证器源于OpenAI论文,或代表AI发展进入新的架构突破时代。此外,有博主用疑似GPT - 5创作,效果惊人。

机器之心
开源动态7

一个Dispatch Dtype引起的fp8 quant kernel性能问题

文章记录SGLang社区在sgl-kernel中解决的fp8 quant kernel性能问题,因错误使用`c10::Float8_e4m3fn`数据类型,未用硬件加速指令,通过软件调用致性能下降,现已修复,vLLM也应用此修复。

GiantPandaLLM
算法论文8

对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?

当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。

深度学习自然语言处理
新闻资讯8

云计算一哥,刚刚重新定义了AI Agent的玩法

亚马逊云科技在纽约峰会上重新定义AI Agent部署方式,发布Amazon Bedrock AgentCore工具包,还推出Marketplace中的AI Agents和工具、Amazon Nova定制化功能等,在数据层和编程应用也有新动作,展现其AI Agent战略布局。

量子位
新闻资讯7

甲骨文副总裁吴承杨:AI 放大了数据优势,数据融合至关重要

甲骨文公司副总裁吴承杨称AI放大其数据优势,多模融合数据库至关重要。中国区技术咨询部高级总监嵇小峰表示企业构建Agent AI要关注数据访问需求和安全。Oracle用一体化架构解决融合问题,还介绍了相关技术及应用。

AI前线
新闻资讯7

Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust

Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施,替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用,虽Rust学习曲线陡,但团队用多种方式克服,还改进工具链。

InfoQ