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CTO 焦虑自白:为什么我们有了 AI 博士生,但员工却越干越累?| 直播预告
本次直播由值得买、飞猪与彩讯多位专家,从 CTO 视角实战复盘 AI 落地与工程化挑战,探讨 AI 提效 ROI 临界点、能力错配、数据投喂等问题,还会深度复盘模型落地困局等。
从华为“弃将”到打造两家上市公司,他如何成为中国“工控之王”?
过去二十多年,朱兴明打破欧美垄断,提升中国工业自动化核心零部件水平。他曾是华为员工,后创立汇川技术,带领其上市,还拆分出联合动力上市。他决策有得有失,如今又瞄准新领域。
大模型是否对问题难度有预判?最新研究揭示 LLM 内部的“难度感知机制”
近期论文《Probing the Difficulty Perception Mechanism of Large Language Models》系统性解答大模型能否感知问题难度等问题。研究基于数据集在主流 LLM 上训练轻量线性探针,定位负责难度感知的注意力头,还发现不同模型表现有差异。
能懂孩子、懂爸妈、还懂宠物,这届AI硬件太会了
在AI终端生态大会上,荣耀携手伙伴展示AI新用法,发布八大AI场景化生态解决方案,覆盖多高频场景。其构建的AI生态网让AI从‘能用’到‘好用’,还重新定义硬件与人的关系,让AI更懂生活。
挑战Claude code和Cursor:阿里Qoder对标全球,AI编程迎来“上下文”革命
AI编程工具爆发式增长,‘上下文’成实用化难题。阿里推出Qoder平台,结合大模型与Agent,可深度检索代码、理解上下文。本文采访Qoder团队工程师,解析其定位、成本、技术路线等关键问题。
Uber&WisdomAI揭露95%AI Agent落地失败的真相 !
在‘Beyond the Prompt’技术论坛上,Uber、WisdomAI等企业揭开AI智能体落地难症结。指出90%失败源于‘喂错料’,信任是落地‘生死线’,记忆是架构设计,多模型编排与场景化交互决定用户体验上限。
晶圆级芯片主流技术路径对比
人工智能时代算力需求爆炸式增长,与半导体工艺进步放缓矛盾凸显。晶圆级计算为算力发展开辟新路径,有Cerebras和特斯拉两种技术路线,邬江兴院士团队提出软件定义晶上系统技术,但我国该技术发展面临多重挑战。
不靠英伟达,中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系,硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain,在超长文本处理上百倍加速,在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型,开辟新道路。
马斯克宣布用户将可语音定制X信息流
埃隆·马斯克宣布11月X平台算法将由AI驱动,开源代码会持续更新,用户能语音定制信息流。此计划引两极反应,算法也有缺陷,还面临可信度和信息茧房等问题。
从计算到存储,阿里云打通AI落地的“任督二脉”
在8月14日飞天发布时刻,阿里云发布通用计算、容器计算及存储服务三项产品更新,串联出AI落地业务场景完整路径,引导行业重新思考AI时代云基础设施的本质。