「参数量估算」共找到 1251 篇相关文章
深入剖析AI公司正在面临的：「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降，但运营成本尤其是推理费用飙升，使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型，且模型资源消耗远超预期，订阅模式难以为继，还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降，订阅费却飞涨，AI公司怎么了？
文章指出，虽模型训练成本下降，但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境，如 Windsurf、Claude Code 等，还给出避免亏损的三条出路。
在WAIC，比起看机器人打拳，人们更想知道怎么用AI赚钱
7月27日普通观众参观日，WAIC现场火爆。本届大会规模为历届之最，机器人与模型厂商纷纷展示落地应用。机器人从“能动”走向“会干”，模型厂商聚焦场景，投融资锚点转向商业指标。
独家丨小鹏机器人团队“广招兵马”，原字节 Seed 陈杰已加入
AI科技评论独家消息，小鹏机器人团队正招人，原Seed强化学习大佬陈杰已加入。此前鹏行团队规模有过缩减，如今行业竞争加剧，其重又开启招兵买马。小鹏在机器人领域投入已久，何小鹏还表示会继续加大投入。
MSSP | 西北工业大学马启悦，高传强等：融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法，从时序流场提取激波特征，用稀疏辨识构建参数化代数方程，增强预测精度与泛化能力，为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
无需训练，即插即用，2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中，扩散模型成主流，但DiT模型注意力机制计算量大，成推理瓶颈。现有加速法效果不佳，为此美国东北大学等团队提出DraftAttention，可2倍加速推理且不损画质。
硅谷顶尖产品教练万字干货，一针见血揭示产品失败真相
文章回顾 Jim Morris 演讲，指出多数团队混淆“产出”与“成果”，迷恋“虚荣指标”。以 Power Reviews 为例，强调做对事才驱动客户价值。还介绍衡量成功的指标及应用案例，说明指标关联与先行指标作用。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
一文看懂华为昇腾芯片
文章介绍华为昇腾芯片，它是面向高性能AI计算的NPU芯片，有昇腾310、910、610等系列。还提及芯片演进、参数、价格、出货量等情况，以及基于芯片的硬件体系，覆盖多场景满足不同需求。