AI资讯新闻榜单内容搜索-Deep

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: Deep
智源:ArXiv CLI重磅开源!2亿+开放论文,即将化身科研智能体的技能包

智源:ArXiv CLI重磅开源!2亿+开放论文,即将化身科研智能体的技能包

智源:ArXiv CLI重磅开源!2亿+开放论文,即将化身科研智能体的技能包

DeepXiv 是专为智能体设计的科技文献基础设施,把论文搜索、渐进式阅读、热点追踪和深度调研变成可调用、可编排、可自动化的能力。

来自主题: AI技术研报
10543 点击    2026-04-09 10:46
DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)

DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)

DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)

不更是不更,一更就是个大动作,DeepSeek V4可能真的要来了!

来自主题: AI资讯
6683 点击    2026-04-08 17:33
谷歌Deep Think八语奥赛屠榜!自主攻克4大未解难题,科研壁垒崩塌

谷歌Deep Think八语奥赛屠榜!自主攻克4大未解难题,科研壁垒崩塌

谷歌Deep Think八语奥赛屠榜!自主攻克4大未解难题,科研壁垒崩塌

谷歌Deep Think横扫亚欧多语种竞赛,AI科研工具的语言壁垒正在被拆掉,数学与科学发现进入AI驱动新时代。

来自主题: AI资讯
8226 点击    2026-04-08 17:01
谷歌的Gemma-4-31B适合哪些人?值得你放弃Qwen3.5-27B吗?深度调研战略报告

谷歌的Gemma-4-31B适合哪些人?值得你放弃Qwen3.5-27B吗?深度调研战略报告

谷歌的Gemma-4-31B适合哪些人?值得你放弃Qwen3.5-27B吗?深度调研战略报告

Gemma4 31B的发布,在开源模型社区引发了巨大的关注。面对这款由谷歌DeepMind于2026年4月2日 推出的重磅模型,很多技术团队和本地部署玩家都在问同一个问题:Gemma4的出现,到底是在开辟一条新的本地部署路线,还是只是给高端玩家多了一个可选项?我们到底需不需要把现有的Qwen3.5 27B工作流整体迁移过去?

来自主题: AI技术研报
9723 点击    2026-04-08 16:29
北大团队改造DeepSeek注意力,速度快四倍还不丢精度

北大团队改造DeepSeek注意力,速度快四倍还不丢精度

北大团队改造DeepSeek注意力,速度快四倍还不丢精度

就在大家都急头白脸地等待DeepSeek-V4的时候,冷不丁一篇新论文引起了网友们的注意—— 提出新稀疏注意力机制HISA(分层索引稀疏注意力),突破64K上下文的索引瓶颈,相比DeepSeek正在用的DSA(DeepSeek Sparse Attention)提速2-4倍。

来自主题: AI技术研报
7854 点击    2026-04-07 10:30
科技史上最贵的饭局:扎克伯格痛失DeepMind始末

科技史上最贵的饭局:扎克伯格痛失DeepMind始末

科技史上最贵的饭局:扎克伯格痛失DeepMind始末

最近,著名记者、作家塞巴斯蒂安・马拉比出了本新书,名叫《无限机器:德米斯・哈萨比斯、DeepMind 与超级智能的探索》。

来自主题: AI资讯
8807 点击    2026-04-05 20:00
NVIDIA GTC上登顶的DeepResearch Bench,到底在评什么?

NVIDIA GTC上登顶的DeepResearch Bench,到底在评什么?

NVIDIA GTC上登顶的DeepResearch Bench,到底在评什么?

3 月 16 日,在刚刚结束的 NVIDIA GTC 2026 大会上,黄仁勋在长达三小时的 Keynote 演讲中发布了 NVIDIA Agent Toolkit 和 AI-Q 开放智能体蓝图,将 AI Agent 定位为下一个重大前沿。

来自主题: AI技术研报
9341 点击    2026-04-01 09:39
DeepMind之父惊人自白:我造的AI可能灭绝人类,但已无人能停下

DeepMind之父惊人自白:我造的AI可能灭绝人类,但已无人能停下

DeepMind之父惊人自白:我造的AI可能灭绝人类,但已无人能停下

从拦截彼得·蒂尔、警告马斯克,到如今公开说「必须有适应能力」,哈萨比斯史诗级转身:AI安全窗口正在永久关闭,他不再幻想制度,而是赌上全部身家——赌影响力,赌良知,赌自己。

来自主题: AI资讯
7975 点击    2026-03-31 14:41
搞懂“记忆”必看|吃透Engram,坐等Deepseek新模型

搞懂“记忆”必看|吃透Engram,坐等Deepseek新模型

搞懂“记忆”必看|吃透Engram,坐等Deepseek新模型

第一篇论文来自字节SEED团队, 打了一些基础; 《Over-Tokenized Transformer》。 论文标题看上去在讨论“过度分词”。 而重点必然是在第二篇上—— DeepSeek公司的学术成果Engram。 《Conditional Memory via Scalable Lookup》 也就是Engram模块所出处的论文。

来自主题: AI技术研报
10604 点击    2026-03-31 10:30
早于DeepSeek Engram!用「查表」重置Transformer记忆 | ICLR

早于DeepSeek Engram!用「查表」重置Transformer记忆 | ICLR

早于DeepSeek Engram!用「查表」重置Transformer记忆 | ICLR

ICLR论文STEM架构率先提出「查表式记忆」架构,早于DeepSeek Engram三个月。它将Transformer的FFN从动态计算改为静态查表,用token索引的embedding表直接读取记忆,彻底解耦记忆容量与计算开销。

来自主题: AI技术研报
8921 点击    2026-03-31 10:04