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CMU&斯坦福提出Reasoning新范式!自己找“窍门”,教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低,论文提出创新方法,让模型利用“推理抽象”,通过RLAD两玩家强化学习框架训练,在多基准测试提升性能,还分析了其作用、局限与未来方向。
一块画板,Nano Banana,无限创意:谷歌新工具实测
谷歌Labs推出AI概念板Mixboard,由Nano Banana图像模型驱动,整合Gemini 2.5 Flash模型。可上传个人图像混合编辑,适合设计师等。现仅在美国公开测试,速度快,操作便捷,能高效验证想法。
“双英”同框解释“算力联姻”:眼前的恩情未来的路
北京时间9月19日凌晨,英伟达黄仁勋与英特尔陈立武同屏直播,解释英伟达50亿美元入股英特尔事宜。双方将融合技术,构建AI计算基座,瞄准近500亿美元市场,投资也会影响产业竞争格局。
全是套路!英伟达千亿美元投OpenAI,奥特曼拿钱买卡还让甲骨文赚差价
英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元,OpenAI要用这笔钱构建至少10GW的AI数据中心,全用英伟达系统。首笔100亿预计2026年下半年投入。此外还存在甲骨文参与的“三角财富循环”。
刚刚,美团开源 SOTA 推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking
美团宣布开源高效推理模型 LongCat-Flash-Thinking,性能逼近 GPT5-Thinking,是国内首个结合多种推理能力的大语言模型。它采用新方法提升性能,已在多平台开源,API 平台免费开放,还兼容主流 API 格式。
Nvidia GPU深度解析
文章深度解析Nvidia的B30A(传闻)、HGX H20、H100、B200和B300(Ultra)五款GPU,从架构、性能、内存、封装工艺和应用场景等方面对比差异,助读者选合适GPU。
老黄刚投的具身智能公司:三个华人创办
Dyna Robotics获1.2亿美元A轮融资,英伟达是新晋股东。该公司由三个华人创立,决定先将具身AGI带入商用场景,今年4月发布可落地商业场景的灵巧操作基础模型DYNA - 1,已在多场景应用。
AIGC全生命周期业务风控白皮书,从备案到运营的合规与安全实践
2025年《人工智能安全治理框架》2.0版发布,凸显AI安全重要性。数美科技发布《AIGC全生命周期业务风控白皮书》,构建全生命周期业务风控体系,涵盖备案攻略、评测要点、账号与内容风控等,还有实战案例。
390亿美元,全球具身智能第一估值来了!英伟达持续加注中
与OpenAI分道扬镳后,Figure C轮融资获超10亿美元承诺资本,投后估值达390亿美元。资金将用于扩大人形机器人大批量制造与部署、搭建GPU基础设施、启动数据采集项目,助力具身智能发展。
刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!
Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。