「大涡模拟网络」共找到 5431 篇相关文章
Karpathy:LLM渴望的不是生存,而是你的点赞
Andrej Karpathy指出人们对‘智能’理解肤浅,动物智能与LLM智能源于不同优化压力。动物智能源于自然选择,而LLM智能来自统计模拟、强化学习微调等,两者在多层面有差异,LLM受商业进化影响大。
卡车自动驾驶里程超10亿公里,嬴彻科技定义“货运物理AI”
2026年9月3日,嬴彻科技宣布卡车自动驾驶商业运营里程破10亿公里,以超90%市场份额领跑中国卡车智驾市场。其构建“货运物理AI”,有三大核心能力,还布局全场景货运网络,海外业务也有突破。
对「学习」的一切认知都错了
曾被认为不可能的超大模型如今成功驱动ChatGPT等,改变了对学习的理解。彩票假说解释其成功:大网络有中奖子网,能提供更多找简单解的机会,调和了经验与经典理论。
RSI离我们有多远?这家中国团队给出了第一梯队的工程解
目前行业探讨大模型的RSI时,常陷入思维定势。EvoMap团队没有盲目跟风,而是提出极具现实意义的工程新路径,构建自进化智能体,让经验在网络流转,还以硬核数据证明其体系有效性。
2025年了,AI还看不懂时钟!90%人都能答对,顶尖AI全军覆没
AI基准ClockBench测试AI读模拟时钟能力,人类平均准确率89.1%,11个主流大模型最好仅13.3%。研究展示了LLM局限性,分析了可能原因,还对比了不同模型表现及在各类问题上的差异。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁,谷歌等机构研究指出,推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”,还提出利用“群体智慧”新方向,并介绍了研究方法、实验结果等。
为了「自我锤炼」,OpenAI 造了一个攻击力极强的「AI 黑客」
OpenAI宣布扩展网络安全计划Daybreak,推出GPT‑5.6‑Cyber,分蓝队和红队。红队模型模拟黑客找漏洞,能力强悍,高危安全任务完成率达95%。但此举也带来安全风险,OpenAI采取分级授权等措施。
首个代码世界模型引爆AI圈,能让智能体学会「真推理」,Meta开源
Meta重组后的AI部门推出首个代码世界模型CWM,是320亿参数开放权重LLM。它与传统大模型思路不同,能模拟代码执行。CWM在通用编程与数学任务表现不错,Meta还开放相关检查点以支持研究。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。