「AI自我提升」共找到 11465 篇相关文章
全网爆火的DeepSeek「UE8M0 FP8」，原来英伟达早已支持
NVIDIA PTX ISA文档早有.ue8m0数据类型，UE8M0 fp8并非DeepSeek独创。从PTX 8.0/9.0起，NVIDIA在ISA级别支持.ue8m0，H100、RTX 40系列等都有相关支持，DeepSeek是将其提升到模型层面。
小米小爱同学：资源受限下，实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰，了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢，团队提前布局，自研框架，实现超180 tokens/s推理速度，还分享未来突破方向。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
具身智能的「Z 世代」，来了
文章与三位具身智能领域的Z世代年轻人对话，他们有不同背景和经历。谭恒楷研究机器人，提出创新模型和算法；吴铭东专注真机强化学习；王乾旭研究蒸馏特征场。他们对AI有独特认知，展现出年轻人的冲劲和思考。
Agent 一年半开发复盘：大家对 Agent 的理解有错位，有效的「认知流程」很关键
本文是作者对一年半AI开发过程的复盘，指出大家对Agent理解有错位，强调有效「认知流程」的关键作用。通过高考、学霸成长等例子阐述Agent核心，对比Chatbot与Agent，还从理论视角解释其有效性，最后点明开发者角色转变及面临的挑战与前沿探索方向。
Dense、MoE之外第三条Scaling路径：交大提出JTok模块，省1/3算力
上海交通大学与小红书Hi Lab联合团队提出JTok/JTok - M模块，作为插件挂载在Transformer层，几乎不增算力和显存开销却显著提升性能。该模块构建新scaling路径，在多任务测试中全面提分，为大模型发展提供新方向。
对话智源王仲远：具身智能“小组赛”才刚刚开打，机器人需要“安卓”而非 iOS
智源研究院院长王仲远在对话中指出大语言模型发展遇瓶颈，AI 需走向物理世界。智源推出“悟界”系列，试图打破具身智能“循环悖论”，做具身智能的“安卓”，还提出大小脑协同策略，认为具身智能“小组赛”未结束。
Nano banana手办玩法火爆出圈！无需抽卡，效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏，原来是谷歌的nano - banana（Gemini 2.5 Flash Image）模型爆火。文章实测其手办玩法，还介绍多种玩法，团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术，谷歌未来想整合模态实现AGI，还将举办黑客松。
4个月，创建20万个应用，这是背后的产品｜对话百度秒哒
百度无代码应用搭建平台秒哒4个月创建20万个应用。量子位对话其负责人朱广翔，他表示AI时代创意至上，秒哒让创意落地，还介绍其多智能体协作、打通百度生态等思路，以及功能迭代和未来规划。
接入 MiniMax M2.7 后，我的 OpenClaw「超进化」了
作者实测 MiniMax 新模型 M2.7，其在基准测试、代码能力、多智能体协作等方面表现出色。接入 OpenClaw 后，能高效完成复杂任务。M2.7 指令遵循率高、长上下文处理能力强且价格低，有望提升 Agent 生态表现。