「端到端具身大模型」共找到 9152 篇相关文章
AI x 大前端性能稳定性：快手亿级 DAU 下的智能诊断实践
本文整理自快手移动端稳定性负责人李锐在 2025 年 QCon 大会的分享。介绍快手大前端性能稳定性挑战，阐述借助「柯南 AI」赋能排障的实践，含根因排障和应急处置案例，还谈了开发中思维切换等认知。
首发 | 捏 Ta 完成超千万美金 PreA+ 轮融资，定义 AI 时代世界创作的基础设施
近日，AI原生社区捏Ta宣布完成超千万美金的Pre A+轮融资，由九坤创投领投，BV百度风投跟投等。此轮融资用于招人才、技术研发和拓展产品线。平台从创作角色升级到构建世界，定义‘世界表达协议层’。
ICLR 2026 Oral | 西湖大学发布Real PDE Bench
复杂物理系统时空演化预测是核心问题，当前AI模型多在数值仿真数据上训练，难以评估其在真实数据上的表现。西湖大学等实验室提出RealPDEBench，含真实与仿真数据，设三类任务、九个评估指标和十个基线方法。
R1/Qwen训练新范式：无需继续训练，直接“算”出权重，提效500%
DeepSeek - R1爆火让RLVR成大模型后训练焦点，但训练代价高昂。学者发现RLVR中LLM权重和输出概率呈线性变化，提出“权重外推”等方法，实现最高6.1倍训练加速，RL - Extra在多榜单展现高效率。
xAI员工赢麻了！全员换股SpaceX，AI月烧10亿美元终于有人兜底了
今天凌晨，计划今年 IPO 的 SpaceX 收购 xAI，全股票交易，新公司估值 1.25 万亿美元。马斯克阐明“太空 AI 算力”路线，认为未来两到三年，AI 计算成本最低的地方会在太空，但面临诸多问题。此次合并或是为 IPO 铺路。
停止迷信“超级Prompt”：要想AI不犯错，你得专门雇人“怼”它
这篇来自Isotopes AI的论文指出，在生成式AI落地中，迷信‘超级Prompt’不可取。对于高风险场景，单体LLM有局限，论文构建‘AI Office’架构，引入‘对手团队’概念，实验使准确率从60%提升到92.1%，但也有成本和局限。
腾讯AngelSlim升级，首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架，推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显，腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架，将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍，还具全模态训练、面向部署等亮点，有开源代码。
TPU vs GPU 全面技术对比：谁拥有 AI 算力最优解？
SemiAnalysis对Google TPU v7/v8深度拆解，将TPU与Nvidia GPU多方面对比拆到可计算层面。不过其结论有局限性，本文重新分析，指出TCO因场景而异，互联体系分歧在流量假设，Google TPU v8成本优势被削弱。
Claude版Manus只用10天搓出，代码全AI写的！网友：小扎140亿并购像冤大头
Claude Cowork是面向工作场景的通用智能体，基于Anthropic自研模型打造。开发约10天，代码全由Claude Code写，人类仅负责规划等。它让非编程用户能用AI能力，这让扎克伯格20亿买Manus的操作显得冤。
2026：ASI奇点之年！
马斯克断言2026是奇点之年，称AI发展如超音速海啸。从AI编程能力提升、任务时长指数级增长，到‘品味奇点’概念提出，各方面迹象显示AI正深刻变革各行业。杨静与李建忠对谈探讨了ASI奇点相关话题。