「企业AI化」共找到 10437 篇相关文章
老黄200亿「钞能力」回应谷歌：联手Groq，补上推理短板
谷歌TPU威胁刚至，英伟达砸200亿美元联手Groq布局AI新时代。知名投资人指出Groq LPU推理速度远超GPU、TPU等，但内存容量小。英伟达借此补推理短板，入局竞争激烈的推理市场。
现场围观腾讯广告算法大赛，我都想入职了
腾讯广告算法大赛冠军可得200万奖金，赛题是「全模态生成式推荐」，涉及多AI方法，贴近真实业务且挑战多。比赛持续四月多，氛围友好。腾讯借此揽才，也为学生提供进大厂通道。
Chiplet（芯粒） —— 后摩尔时代的芯片“乐高”玩法
当单芯片逼近物理极限，Chiplet技术应运而生，它将大芯片拆分成小芯片，通过先进封装技术整合。该技术成本低、良率高，应用场景多元，但面临热管理、测试和标准统一等挑战，未来发展前景广阔。
LeCun离职前的吐槽太猛了
年底将离开Meta的LeCun在播客直言，不看好大语言模型通往AGI，也吐槽Meta封闭。他将创办开源公司AMI研究世界模型，认为其与LLM本质不同，还回顾AI学习史引出JEPA架构。
LLM for AIOps：是泡沫还是银弹？智能运维的争议、破局与未来
大模型浪潮下，LLM Agent 在运维领域既被寄予厚望，也饱受争议。「AI 进化论」第六期直播聚焦此话题，阿里云冯富秋和云杉网络向阳从痛点、破局、未来规划解析 LLM 与 OS 协同之道。
安卓党狂喜！Open-AutoGLM让手机自己订外卖、抢票、刷小红书
Open - AutoGLM是能让手机自己干活的黑科技，给手机装了「AI打工人」。它整合视觉语言模型与ADB远程操控技术，适配50 + 款主流应用，自带安全边界，普通人易安装，开发者可自定义流程。
流片成功率低、研发成本高昂，EDA如何助力芯片产业破局？
全球半导体市场规模增长强劲，但芯片产业面临流片成功率低、研发成本高的挑战。西门子EDA全球副总裁凌琳提出，未来半导体产业突破需聚焦三大方向，核心是‘全面数字孪生’，并阐述了实现路径和布局策略。
Vibe Coding 产品最大的错觉，是以为自己真的有护城河
Base44创始人Maor Shlomo认为Vibe Coding工具易被复制，技术护城河难寻。他指出真正的护城河是“垂直整合”，构建全栈平台很关键。还谈到市场竞争、软件发展趋势、公司策略等多方面内容。
2M大小模型定义表格理解极限，清华大学崔鹏团队开源LimiX-2M
大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。
ICCV 2025 Highlight | 大规模具身仿真平台UnrealZoo
北京多校联合团队推出具身仿真环境平台 UnrealZoo，基于虚幻引擎构建近真实三维虚拟世界集合，收录 100 余个 3D 场景。该成果被 ICCV 2025 接收，已开源，其易用接口可助力具身 AI 研究。