微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……
微软机房大量英伟达GPU开始吃灰……你敢想,微软堆成山的GPU,只能在库房里吃灰?
你敢想,微软堆成山的GPU,只能在库房里吃灰?
视频生成快速演进的脚步仍未停歇,就在今天,昆仑万维的新动作又一次突破行业想象。
随着移动智能技术的飞速迭代,手机端聚合服务的AI“超级入口” 正成为行业竞争的新焦点——
这篇论文提出了一种颠覆性的协作模式,即通过强化学习训练一个“小模型”作为智能代理(Agent),让它自动学会如何写出完美的Prompt,一步步引导任何一个“大模型”完成复杂推理,实现了真正的“AI指挥AI”。
维基百科的「ChatBot 精神病」这一词条,诞生自今年 6 月。在过去 4 个月里,被编辑了超过 300 次,参考资料 24 条,著名案例有 TikToker、硅谷投资人、未成年用户……
大语言模型(LLM)的「炼丹师」们,或许都曾面临一个共同的困扰:为不同任务、不同模型手动调整解码超参数(如 temperature 和 top-p)。这个过程不仅耗时耗力,而且一旦模型或任务发生变化,历史经验便瞬间失效,一切又得从头再来。
当我们还在调侃「AI写错代码」时,实验室里的科学家却看到它能独立完成几个小时的复杂任务。AlphaGo作者Julian罕见发声:公众对AI的认知,至少落后一个世代。最新数据更显示,AI正以指数速度逼近专家水准,2026或许就是临界点。我们,是在见证未来,还是在自欺欺人?
现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程(例如「思维链」)来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段,未能充分挖掘预训练数据中的潜力。
AI万亿赌局,马斯克们正越来越富,但人类在集体失业?Hinton最新末日警告,科技巨头不裁员,根本赚不到钱。
大模型推理到底要不要「长篇大论」?过去一年,OpenAI o 系列、DeepSeek-R1、Qwen 等一系列推理模型,把「长链思维」玩到极致:答案更准了,但代价是推理链越来越长、Token 消耗爆炸、响应速度骤降。