「AI能力提升」共找到 12358 篇相关文章
创业7年干出一个全球第一，这家深圳芯片公司冲刺港股IPO
曦华科技冲刺港股IPO，其2024年scaler芯片出货量全球第二，ASIC架构scaler产品市场份额达55%排第一。不过，公司仍亏损，且面临激烈竞争。它靠产品创新和高研发投入提升估值，后续有应对竞争的规划。
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
Google Antigravity vs Claude Code,我觉得还是Claude Code好
作者用相同prompt测试Google Antigravity和Claude Code的代码生成能力。Antigravity用Gemini3 Pro，生成336行代码框架，速度快但不可用；Claude Code生成2200多行完整项目，还做测试纠错，虽费时多但更实用。
首个实例理解3D重建模型！NTU&阶越提出基于实例解耦的3D重建模型，助理场景理解
人类能自然感知3D世界的几何与语义，但AI做到“两者兼得”是挑战。NTU联合StepFun提出IGGT，将空间重建与实例级上下文理解融为一体，还构建了InsScene - 15K数据集，解决了传统方法的问题。
刚刚，Dexbotic开源！VLA性能+46%，机器人叠盘子100%成功，统一具身智能底座
Dexmal原力灵机开源的Dexbotic是具身智能VLA模型一站式科研服务平台，可提供基础设施。其预训练模型在多仿真器中提升传统VLA策略，还推出开源硬件DOS - W1，覆盖训练需求，架构有创新。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
没想到，32B清华DeepDive掀翻深度搜索全场的！
文章指出大模型在真实深网搜索场景表现不佳，核心矛盾是缺‘难搜’数据和多轮工具调用 RL。清华 DeepDive 用数据合成造‘难搜’题，端到端多轮 RL 训练，在 BrowseComp 刷新开源记录，迁移能力也强。
从组件到系统，Agent 的 Evaluation 怎么做？
Agentic AI 兴起使 Agent Evaluation 成热点。评估 Agent 与 LLM 有本质区别，Agent Evaluation 要考察系统在动态环境实现目标的综合表现，传统 LLM 评估方法无法沿用。业界涌现 GAIA 等相关工作，评估范式也在不断演进。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
一句话复刻谷歌！我用智谱新开源的GLM-4.5，把Agent开发打回了简单模式。
智谱AI深夜发布开源的新一代旗舰模型GLM - 4.5，目标成为最强Agent基座。它能一句话复刻搜索引擎，多能力原生融合，在多项测试中表现出色，推理快、价格低，还通过多关压力测试，且开源成本低。