「研究方向」共找到 2475 篇相关文章
Kernel Design Agent(KDA) 的B200 GPU Kernel 编程准则 Skill
文章围绕 Kernel Design Agent(KDA) 的 B200 GPU Kernel 编程展开,介绍目标平台、架构参数,阐述独有特性与编程要点,给出关键性能准则调整方向,详述 16 条准则及特殊 Kernel 类型优化策略和编写前检查清单。
The Batch: 919 | 本地 AI 能否替代云端?
大语言模型预测输出需求推动数据中心扩建,研究人员探讨本地小型模型能否分担算力负荷。斯坦福与Together AI团队研究发现,本地系统单瓦特智能量与云端有差距但在缩小,若准确率相近可节省能耗。
AI记忆革命爆发!Clawdbot如何像大脑般记住一切
2026年初开源个人AI助手Clawdbot引爆社区。它可本地运行、集成聊天平台、自主处理任务,有长时记忆和任务执行能力。AI研究工程师Manthan Gupta复盘其记忆机制原理,涉及上下文、记忆存储、搜索等内容。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华大学的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,让AI“读懂人心”。其框架分三阶段,还有动态社交记忆,在多基准测试表现出色。
全球第二、国内第一!钉钉发布DeepResearch多智能体框架,已在真实企业部署
在数字经济浪潮中,企业对高效信息获取与决策支持需求迫切,但现有研究系统存在不足。阿里巴巴钉钉团队提出Dingtalk - DeepResearch多智能体框架,在评测中成绩优异,已在真实企业场景部署。
适用所有团队研发提效|带你1分钟上手基于Claude Code的AI代码评审实践
文章介绍用Claude Code和AONE MCP Server实现智能AI代码评审。分析当前CR流程痛点,阐述解决方案架构、配置及效果,提效超50%,还给出使用方式、建议与后续优化方向,为团队AI提效提供参考。
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。
当大模型陷入幻觉循环,如何用工程化给它“立规矩”?
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”,指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序(HOP)框架,为大模型注入规则,还开源此框架,其在多行业场景应用效果良好。
AI教父辛顿上海WAIC主题演讲:LLM真的理解语言,数字智能极其危险,可以无限复制
AI教父杰弗里·辛顿在WAIC开幕式演讲,对AI发展警惕且悲观。他认为LLM真理解语言,数字智能与生物智能差异大,AI进化快很危险,人类应全球合作研究让AI向善。
强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。