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豆包是如何炼成的?字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文

豆包是如何炼成的?字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文

豆包是如何炼成的?字节放出自研万卡训练系统ByteRobust论文

近日,字节跳动一篇论文介绍了他们 LLM 训练基础设施 ByteRobust,引发广泛关注。现在,在训练基础设施层面上,我们终于知道字节跳动会如何稳健地训练豆包了。

来自主题: AI技术研报
8149 点击    2025-10-22 09:51
文本已死,视觉当立!Karpathy狂赞DeepSeek新模型,终结分词器时代

文本已死,视觉当立!Karpathy狂赞DeepSeek新模型,终结分词器时代

文本已死,视觉当立!Karpathy狂赞DeepSeek新模型,终结分词器时代

AI新突破!DeepSeek-OCR以像素处理文本,压缩率小于1/10,基准测试领跑。开源一夜4.4k星,Karpathy技痒难耐,展望视觉输入的通用性。

来自主题: AI技术研报
6523 点击    2025-10-21 16:48
速递|前Scale AI员工创业,AI协调平台1001 AI种子轮获900万美元,掘金中东北美关键实体产业

速递|前Scale AI员工创业,AI协调平台1001 AI种子轮获900万美元,掘金中东北美关键实体产业

速递|前Scale AI员工创业,AI协调平台1001 AI种子轮获900万美元,掘金中东北美关键实体产业

比拉尔·阿布-加扎勒在我们通话前几天刚刚搬到伦敦,现在往返于伦敦和迪拜两地。在美国工作近十年后,包括在Scale AI 任职的经历,他正将这些经验注入新事业:1001 AI——一家为中东和北非地区(MENA)关键行业构建人工智能基础设施的企业。

来自主题: AI资讯
5781 点击    2025-10-21 16:32
Z Potentials|专访胡渊鸣,清华姚班 × MIT博士,打造500万+用户的3D AI平台Meshy,一年营收增长18x

Z Potentials|专访胡渊鸣,清华姚班 × MIT博士,打造500万+用户的3D AI平台Meshy,一年营收增长18x

Z Potentials|专访胡渊鸣,清华姚班 × MIT博士,打造500万+用户的3D AI平台Meshy,一年营收增长18x

生成式 AI 正在重写 3D 内容的生产流程:从“DCC 工具 + 外包”的线性供给,演进到“资产规模化生成 + 管线可用”的指数供给模式。过去五年,技术范式经历了从实时体积渲染,NeRF,到Score Distillation,3D扩散的快速迭代;需求侧则由游戏与影视,向3D 打印、电商样机、数字人、教育培训、以及AR/VR等长尾场景外溢。

来自主题: AI资讯
7433 点击    2025-10-21 16:30
ChatGPT也遭殃,亚马逊服务器故障,半个互联网都崩了

ChatGPT也遭殃,亚马逊服务器故障,半个互联网都崩了

ChatGPT也遭殃,亚马逊服务器故障,半个互联网都崩了

亚马逊一声咳嗽,半个互联网都地震了。 由于亚马逊AWS服务器宕机,大量互联网服务被迫中断,ChatGPT也被殃及。

来自主题: AI资讯
7341 点击    2025-10-21 16:22
喂了几个月的垃圾推文,大模型得了「脑腐」,这病还治不好

喂了几个月的垃圾推文,大模型得了「脑腐」,这病还治不好

喂了几个月的垃圾推文,大模型得了「脑腐」,这病还治不好

天天刷推,大模型的脑子也会坏掉。 终于有研究证明,互联网上的烂内容会让大模型得「脑腐」。 相信许多读者对「脑腐」这个词并不陌生,长时间沉浸在碎片化的网络信息中,我们经常会感到注意力下降、思维变钝。

来自主题: AI技术研报
5816 点击    2025-10-21 16:18
硅谷一线创业者内部研讨:为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功,他们做对了什么?

硅谷一线创业者内部研讨:为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功,他们做对了什么?

硅谷一线创业者内部研讨:为什么只有 5%的 AI Agent 落地成功,他们做对了什么?

来自硅谷一线 AI 创业者的数据:95% 的 AI Agent 在生产环境都部署失败了。 「不是因为模型本身不够智能,而是因为围绕它们搭建的脚手架,上下文工程、安全性、记忆设计都还远没有到位。」 「大多数创始人以为自己在打造 AI 产品,但实际上他们构建的是上下文选择系统。」

来自主题: AI资讯
6263 点击    2025-10-21 16:02
突破FHE瓶颈,Lancelot架构实现加密状态下的鲁棒聚合计算,兼顾「隐私保护」与「鲁棒性」

突破FHE瓶颈,Lancelot架构实现加密状态下的鲁棒聚合计算,兼顾「隐私保护」与「鲁棒性」

突破FHE瓶颈,Lancelot架构实现加密状态下的鲁棒聚合计算,兼顾「隐私保护」与「鲁棒性」

在金融、医疗等高度敏感的应用场景中,拜占庭鲁棒联邦学习(BRFL)能够有效避免因数据集中存储而导致的隐私泄露风险,同时防止恶意客户端对模型训练的攻击。然而,即使是在模型更新的过程中,信息泄露的威胁仍然无法完全规避。为了解决这一问题,全同态加密(FHE)技术通过在密文状态下进行安全计算,展现出保护隐私信息的巨大潜力。

来自主题: AI技术研报
6806 点击    2025-10-21 15:44
AGILE:视觉学习新范式!自监督+交互式强化学习助力VLMs感知与推理全面提升

AGILE:视觉学习新范式!自监督+交互式强化学习助力VLMs感知与推理全面提升

AGILE:视觉学习新范式!自监督+交互式强化学习助力VLMs感知与推理全面提升

现有视觉语言大模型(VLMs)在多模态感知和推理任务上仍存在明显短板:1. 对图像中的细粒度视觉信息理解有限,视觉感知和推理能力未被充分激发;2. 强化学习虽能带来改进,但缺乏高质量、易扩展的 RL 数据。

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6424 点击    2025-10-21 15:30