普通网线也能跑万亿大模型!月之暗面抛出王炸架构,亲证:不用全买 H100!1T模型实测:延迟暴降64%!大模型推理“围城”攻破了!
普通网线也能跑万亿大模型!月之暗面抛出王炸架构,亲证:不用全买 H100!1T模型实测:延迟暴降64%!大模型推理“围城”攻破了!在 AI 工程界,长文本推理一直是个“富贵病”。
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在 AI 工程界,长文本推理一直是个“富贵病”。
Anthropic把最强Claude Mythos亲手锁进笼子,因为它第一次让世界看清:AI正在从「会说」跨进「会做」,奇点已经不再只是想象。
2026年初,当大多数企业还在用数据分析师手动写SQL查表时,OpenAI内部曝光的能自主思考、推理甚至自我进化的数据分析智能体,将数据查询从「天数级」缩短至「分钟级」。
今年4月,具身智能领域发生了一件看起来不大、但意味深长的事。
当谈及数学时,我们近乎本能地认为,数学是一个严谨、精确、不容置疑的完美逻辑体系,但在菲尔兹奖得主迈克尔・弗里德曼(Michael Freedman)眼中,人类真正创造和关心的数学,本质上是「柔软且可塑」的。
当前大模型的发展呈现出类似于“军备竞赛”的趋势——模型规模持续攀升,对计算硬件的需求也随之快速增长。
如果把今天最热门的几个方向摆在一起看,你会发现它们其实在卡同一道坎。
近年来,视频多模态大模型(VideoLLM)发展迅猛,在视频描述、视频问答、时序定位等任务上不断刷新性能上限。随着模型能力持续增强,业界也开始思考一个更重要的问题:视频大模型能不能不再只是 “看完一段视频再回答”,而是真正进入实时世界,持续观察、实时理解,并在关键时刻主动给出反馈?
AI工程范式的迭代速度,正让行业陷入一种“定义赶不上进化”的焦虑。
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。该系统从论文理解开始,跨越环境配置、代码实现与实验迭代,保持状态连续与决策连贯,显著提升科研效率。其核心在于通过File-as-Bus机制,稳定保存项目状态,使AI能真正接手科研流程,而非仅辅助单个环节。