在当今AI行业，技术的迭代速度与应用的广泛程度正在以前所未有的方式深刻改变着我们的生活。从早期的基础算法研究到如今的智能硬件应用，AI的革命已悄然展开，然而，尽管AI潜力巨大，其高昂的能耗、庞大的模型和复杂的学习机制仍是行业亟待突破的难题。在这种背景下，致力于突破AI效率瓶颈的创新型公司正引领着一股变革潮流。
现在市面上有46种Prompt工程技术，但真正能在软件工程任务中发挥作用的，可能只有那么几种。来自巴西联邦大学、加州大学尔湾分校等顶级院校的研究者们，花了大量时间和计算资源，调研了58种，整理了46种，最终筛选测试了14种主流提示技术在10个软件工程任务上的表现，用了4个不同的大模型（包括咱们的Deepseek-V3），总共跑了2000多次实验。
在大语言模型蓬勃发展的背景下，Transformer 架构依然是不可替代的核心组件。尽管其自注意力机制存在计算复杂度为二次方的问题，成为众多研究试图突破的重点
游戏直播等实时渲染门槛要被击穿了？Adobe 的一项新研究带来新的可能。
近日，中国科学院计算技术研究所联合软件研究所推出「启蒙」系统，基于AI技术，实现处理器芯片软硬件各个步骤的全自动设计，达到或部分超越人类专家手工设计水平。
王劲，香港大学计算机系二年级博士生，导师为罗平老师。研究兴趣包括多模态大模型训练与评测、伪造检测等，有多项工作发表于 ICML、CVPR、ICCV、ECCV 等国际学术会议。
AI越来越靠谱，“张雪峰”们急了，6月9日，全国多地结束了2025年高考，焦灼地等待高考成绩出炉的同时，不少考生和家长已经开始研究如何填报志愿。
大模型≠随机鹦鹉！Nature子刊最新研究证明： 大模型内部存在着类似人类对现实世界概念的理解。
宾夕法尼亚大学沃顿商学院生成式AI实验室刚刚发布了两份重磅研究报告，通过严格的科学实验揭示了一个令人震惊的事实：我们可能一直在用错误的方式与AI对话。这不是胡说八道，而是基于近4万次实验得出的硬核数据推理的结论。
奥特曼使用大模型的方法，竟然是错的？
