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破局大模型推理困局!华为张君详解昇腾“融合算力”的优化秘籍

华为高级开发工程师张君在AICon大会演讲,围绕大模型推理优化,从模型、框架、算子层展开,结合案例阐述技术方案。分析大模型推理现状挑战,介绍加速技术,分享昇腾硬件算子优化实践及通算融合算子优化方法。

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ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力

当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。

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华为发布全新芯片之后,国产AI芯片面对的三个关键问题

华为在2025全连接大会发布多款AI芯片并公布路线图,其“P/D分离”设计针对市场挑战。文章指出中国AI产业需求倒逼芯片创新,还分析了国产芯片面临的生态、产品经理人才及产业芯片关系等问题。

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DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细

ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。

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解析天花板?TextIn xParse如何为RAG打造「零损耗」知识管道

在AI应用发展中,LLMRAG系统成核心引擎,但项目落地时模型表现常难达预期,根源在于文档解析质量。TextIn xParse能为RAG打造‘零损耗’知识管道,本文从多方面对其解析能力进行了解读。

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小米造芯:一个失败者重整旗鼓

小米曾在2017年澎湃S1铩羽而归,2021年重启手机SoC设计研发。此次玄戒O1一次流片成功后回片,表现超预期。文章分析了小米此前失败教训,介绍其芯片战略,还谈及产业特点小米面临的挑战

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AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位

在 2025 年 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战,给出算法选型设计思路,还提及后续平台建设规划。

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NeurIPS 2025 | 面向具身场景的生成式渲染器TC-Light来了,代码已开源

TC-Light 是中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器,能对长视频序列重渲染,减少 Sim2Real Gap 及实现数据增强。它克服了时序一致性和计算开销挑战,性能优于现有技术,论文代码已开源。

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AI 智能体实战:100+次迭代后的意图识别提升之道

文章围绕AI智能体意图识别槽位抽取展开,介绍初级到高阶四种方案。初级方案简单高效但意图多易出错;中级解耦架构,适用于复杂场景;进阶用RAG召回解决意图识别不准;高阶应对多轮对话挑战,各有优劣。

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从宁波到登陆港交所,“边缘AI芯片第一股”的突围之路

2月10日,爱芯元智登陆港交所,被誉为“中国边缘AI芯片第一股”。它以“混合精度NPU”“AI - ISP”为核心技术,构建产品矩阵。营收增长强劲,客户基础拓宽,应用领域广泛,在行业中排名靠前,但也面临挑战

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