2025外滩大会即将开幕 看AI、机器人如何走入人类生活
从现场来看,今年的科技展览全面升级,规模、参展企业数、亮点展品数、首发新品数等均创历届最高。10000平米科技展览、5000平科技集市,吸引了近200家企业参展,超30项科技新品亮相。
从现场来看,今年的科技展览全面升级,规模、参展企业数、亮点展品数、首发新品数等均创历届最高。10000平米科技展览、5000平科技集市,吸引了近200家企业参展,超30项科技新品亮相。
今天分享的是:2025年阿里云AI原生架构与企业实践专场分享材料报告共计:92页阿里云AI原生架构与企业实践专场分享总结本次阿里云AI TECH DAY专场分享,围绕AI原生架构与AI Agent应用落地展开,深入解析AI应用开发新范式及关键技术实践,覆盖核心
在极端自然灾害频发、城市系统高度耦合及运行压力持续增长的背景下,提升城市基础设施的安全韧性水平成为保障国家安全和推动可持续发展的关键举措。然而,当前基础设施韧性技术的发展水平与建设韧性城市的实际需求之间仍存在显著差距,亟需对相关技术体系和研究进展进行系统梳理与
过去笔者曾写过文章《 AI 辅助需求规格描述评审 》,我们今天简单测试需求拆分任务,为什么需要 markdown 格式,因为 MD 格式1)容易通过 GIT 版本控制管理 2)LLM 最擅长处理是 MD 文档 3)需求描述 MD 是代码逻辑生成基础。
llm total 拆分 markdo claudecode 2025-09-10 12:15 11
本文从编译原理的视角,为当前AI工程实践(如Prompt Engineering、Context Engineering、Think Tool)提供坚实的理论根基。AI编程的演进并非凭空而来,而是重演了软件工程历史上对形式化、可验证性和可靠性的追求。
多模态学习是指让模型能够同时处理多种不同类型的数据模态,如文本、图像、音频、视频等,从而更全面地理解和分析信息,并生成更丰富、更具表现力的输出。在 LLM 中引入多模态学习,旨在突破传统语言模型仅处理文本的局限性,使其能够更好地与现实世界中的多种信息形式进行交
分布式文件系统会欺骗应用程序,使其以为它们正在对一个常规的本地文件系统进行通信。这种抽象非常强大:一个实际上分散在 10 台不同机器上的文件,看起来就像一个简单的文件路径,例如/3fs/stage/notes.txt。
传统 LLM 对话系统仅依赖文本交互,而多模态学习能融合文本、图像、语音、视频等多种信息,让对话突破 “纯文字” 限制 —— 比如用户发送一张 “猫咪呕吐” 的照片并提问 “它怎么了”,系统能结合图像特征与文本问题,给出更精准的宠物健康建议。这种技术让 LLM
上周,MSL的三位成员上传了一篇ArXiv论文,探索了如何利用强化学习(RL)高效地微调大语言模型。
它提出模型有幻觉是因为:标准的训练和评估流程,更倾向于奖励“猜对”,而非承认不确定。
真Meta Superintelligence Labs新作来了!LLM学会「自我改进」:只做单步训练,推理却能多步迭代。在数学、工具调用、多轮任务到MLE-bench上,ExIt持续拔高模型表现,其中MLE-bench相对GRPO提升约22%。
就是用生成式大模型直接“想象”出可交互的 3D 虚拟环境,供 AI 或人类在其中训练、测试。被视为多模态大模型的下一个阶段,比如谷歌 DeepMind Genie 2、英伟达 Cosmos、李飞飞 World Labs ......未来可能会与具身智能结合,为
北京博睿宏远数据科技股份有限公司(简称博睿数据)(股票号688229)是中国IT运维监控和可观测性领域领导者,中国应用性能监控及可观测性领域首个A股上市公司,同时蝉联市场份额排名第一。专注于构建以用户为中心的简捷,高效,智能的新型IT运维,有效提升云资源利用效
文本嵌入(Text Embedding)几乎贯穿了所有 NLP 任务:检索、分类、聚类、问答、摘要……随着 BERT、T5、LLaMA/Qwen3 等预训练语言模型(PLM)的出现,文本嵌入进入了“通用+可迁移”时代。哈工大这篇 30+ 页综述系统回答了(论文
9月3日,那个靠着“囤积”英伟达GPU而声名鹊起的算力巨头CoreWeave, Inc.,市值已飙升至483.9亿美元,正式宣布把一家名为OpenPipe Inc.的小公司给收了。OpenPipe是干嘛的?它专攻一个至关重要的领域:用强化学习来训练AI智能体。
韩国AI研究院(Korea Institute of Artificial Intelligence)的研究团队最近发布了一项引人深思的研究成果,专门探讨了大型语言模型(就是像ChatGPT这样的聊天AI)为什么有时会编造信息却表现得非常自信。这项研究发表于2
过去几年,大语言模型(LLM)的训练大多依赖于基于人类或数据偏好的强化学习(Preference-based Reinforcement Fine-tuning, PBRFT):输入提示、输出文本、获得一个偏好分数。这一范式催生了 GPT-4、Llama-3
AI基准创建者、连续创业者Alek Safar推出了视觉基准测试ClockBench,专注于测试AI的「看懂」模拟时钟的能力。
gemini 推理 llm 时钟 clockbench 2025-09-08 17:12 10
提出了一个名为REFRAG的高效解码框架,重新定义了RAG(检索增强生成),最高可将首字生成延迟(TTFT)加速30倍。
博通(AVGO.US)与英伟达(NVDA.US)之间的竞争已进入新阶段,这家半导体行业领军企业在近期财报中创下新订单纪录。不仅如此,博通还透露,其四家潜在新增超大规模客户中已有一家投入生产,为此,公司大幅上调了2026财年AI收入预期。