「计算不可约性」共找到 1078 篇相关文章
GLM-5.2 正式发布:开源之王来了,摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布,主打长程任务能力,有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色,与顶级闭源模型差距缩小,还解决了超长上下文计算成本问题,同时应对了模型‘作弊’情况。
Google一口气发了多少东西?I/O 2026完整梳理
Google I/O 2026发布会成果丰硕。token处理量大幅增长,13款产品月活超10亿。对话式AI融入多产品,基础设施投入增至约1800亿美元。还发布新模型、平台及工具,构建从芯片到应用的Agent体系。
Ilya出庭复仇!实锤奥特曼撒谎,手握70亿说「我不想OpenAI被毁」
在马斯克诉OpenAI案中,Ilya出庭作证,称花一年搜集奥特曼「系统性撒谎」证据,整理成52页备忘录提交董事会,还确认持有约70亿美元OpenAI股份。奥特曼最快周二出庭,审判或决定OpenAI未来。
ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
AI“带货”第一周就卖出一万美元?!前钉钉副总裁创业:12个Agent让普通人“躺赚”
Moras是攀峰智能(K2 Lab)推出的全球首款全自动商业Agentic AI,能包揽带货全链路。3月测试中,达人用它人均月GMV约1万美元。使用分选品、视频生成、发布三步,靠12个专业Agent协作。
万帧实时!流式3D重建天花板,被国产开源模型打破了
蚂蚁正式开源 LingBot-Map,这是基于几何上下文 Transformer 的纯自回归流式 3D 重建基础模型。它能在恒定内存下实现超万帧长视频实时三维重建,处理速度约 20 FPS,在多基准测试中超越现有流式方法。
大模型能“原地”改参数了!字节Seed&北大新论文:测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案,让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块,解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题,实验证明可提升模型长文本任务表现。
美国00后职场大逃杀:有人退学当电工,有人拿1.1亿造AI
外媒报道,面对AI带来的不确定性,美国00后开始重估职业路径。数据显示,59%的美国年轻人视AI为职业威胁,早期职业岗位就业率下滑约16%。00后分退守和进攻两种策略应对,职场中间阶层在蒸发。
93%的人在用AI,为什么生产力只提升了10%——两个被严重低估的杠杆
Stack Overflow 2024年调查显示93%开发者用AI辅助工具,但DX Research研究表明生产力仅提升约10%。文章指出多数人用AI是线性叠加,真正的乘数效应来自自闭环验证和长期记忆,还分析误区并给出实践路径。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践,包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题,阐述选型Flink K8s Operator模式的原因,还提及任务状态观测、环境资源成本等,分析核心问题并给出解决方案。