英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达再出手！新型混合架构模型问世，两大创新实现53.6倍吞吐提速Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
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5968 点击 2025-08-27 11:46
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Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战，研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
大语言模型正加速重塑软件工程领域的各个环节，从需求分析到代码生成，再到自动化测试，几乎无所不能，但衡量这些模型到底「好不好用」、「好在哪里」、「还有哪些短板」，一直缺乏系统、权威的评估工具。
你有没有想过，一家小企业想要贷款时，为什么总是被迫在两个极端选择之间挣扎？要么选择社区银行的低利率，但要忍受漫长的审批流程和落后的数字化体验；要么转向在线放贷平台的快速审批，却要承受高达60%的年化利率。这种看似无解的困境，正在被一家名为Casca的创业公司彻底颠覆。
头部科技公司已经开始卡位新AI时代软硬件一体能力，一个判断是，只能做硬件或只能做软件的公司或许都会损失一部分竞争力
8 月 25 日，钉钉十周年，8.0 版本发布。但是在发布会现场， CEO 无招却说： 钉钉 8.0 也是 AI 钉钉的 1.0，我们决心清空过去，以归零的心态，为 AI 时代打造一个全新的钉钉。
最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL
人形机器人的运动控制，正成为强化学习（RL）算法应用的下一个热点研究领域。当前，主流方案大多遵循 “仿真到现实”（Sim-to-Real）的范式。研究者们通过域随机化（Domain Randomization）技术，在成千上万个具有不同物理参数的仿真环境中训练通用控制模型，期望它能凭借强大的泛化能力，直接适应动力学特性未知的真实世界。
数据显示，70%的雇主更愿意招一位会AI的新人，而不是拥有该岗位10年经验却不会AI的老手。任何毕业生都需要掌握在日常生活中使用AI的能力。现在随着低代码技术的兴起，以及各种让编程变得更简单的工具出现，我们将走到这样一个阶段：每个学生不仅应该学会如何使用AI，还应该学会用AI来创造，比如创造图像、开发应用、编写代码。
这份来自麻省理工的2025年商业AI现状的研究报告最近在网上炸锅了，该报告称 95% 的人工智能试点都失败了，这吓坏了美国股市的投资者。报告提到大多数公司都陷入了困境，因为 95% 的 GenAI 试点项目都没有产生任何投资回报率，而只有 5% 的公司通过使用可学习、可融入实际工作流程并随着使用而改进的系统获得了成功。
在AI时代，AI能力超越人但无法取代人的独特价值：人因宝贵和不可预测需求必须掌控微决策——即个人冒险决定体现风格与价值观，AI辅助下执行计算，微决策提升工作独特性，前景乐观。