AI前沿技术

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AI技术前沿

视频生成进入“物理引擎”时代:Sora 2.0与Kling 3.0背后的时空Transformer架构

文章探讨了Sora 2.0和Kling 3.0视频生成模型如何基于时空Transformer架构,通过3D补丁化、联合时空注意力等核心技术,实现物理规律模拟,标志着视频生成技术向世界模拟器的演进。
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端侧大模型的曙光:解析 Qwen-3-Small 与 Llama-4-Mobile 的高压缩量化技术

文章深入分析Qwen-3-Small和Llama-4-Mobile两款端侧大模型的高压缩量化技术,涵盖动态混合精度、KV Cache压缩、2-bit极限压缩等核心算法,探讨2026年端侧AI如何通过软硬协同实现移动设备上的高效部署。
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彻底告别幻觉?RAG vs. 长文本:为什么2026年企业级AI更倾向于GraphRAG

文章分析了2026年企业AI发展的趋势,指出长文本和传统向量RAG在处理复杂问题时的不足,重点介绍GraphRAG通过构建知识图谱实现多跳推理和全局视野,解决AI幻觉问题,并展望其在供应链、金融审计等领域的应用前景。
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MoE架构已成定局?解析DeepSeek-V3与Grok-3如何实现万亿参数的高效调度

本文深入探讨了MoE架构在万亿参数模型中的核心地位,对比分析了DeepSeek-V3的算法创新和Grok-3的工程优化,揭示了解决路由塌陷、显存瓶颈和通信拓扑三大挑战的技术方案。
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从 Next Token 到 Next Thought:深度拆解 OpenAI o1/o3 推理模型的思维链逻辑

本文从底层架构、强化学习范式和推理侧缩放定律等维度,深入分析o1/o3模型如何通过过程奖励模型、自我博弈和向量化压缩等技术,实现思维链内化和逻辑慢思考能力,标志着AI从Next Token到Next Thought的重大跨越。
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