算法

做AI方向的设计，先了解这8个基础技术要点！

AI 除了作为工具增进我们的设计效率和质量外，也成为了许多产品设计增强自己竞争力，许多新解决方案应运而生的一种机会。作为设计师，我们也需要根据自己负责的产品范围了解一些基础的技术点，才能更好的设计出能够被用户理解的好产品，所以我会分享一些 AI 产品中常见的技术知识点。更多基础干货：.

6/10/2025 12:19:30 AM

林影落

谷歌 DeepMind 负责人：AI 变革邮箱管理、对抗内容算法推荐，通用人工智能未来 5~10 年实现

在 SXSW 伦敦站活动中，谷歌 DeepMind 首席执行官戴密斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，人工智能（AI）在迅猛发展下，其引发的巨大变革，不亚于互联网诞生或工业革命。

6/4/2025 8:48:37 AM

故渊

华为中科大联创大模型低比特量化算法，1‰数据实现昇腾无损压缩7倍

大模型，如今堪称AI界的「吞金巨兽」。从写诗到解题，从对话到编程，它们几乎无所不能，但动辄千亿甚至万亿参数的规模，让部署成本高得离谱。以FP16精度部署的DeepSeek-R1 671B为例，推理时大概需要1342GB的显存，如果是32GB 5090显卡，需要整整42张！

5/26/2025 9:41:26 AM

50年僵局打破！MIT最新证明：对于算法少量内存胜过大量时间

相信大家都曾有过这样的经历：运行某个程序时，电脑突然卡住，轻则恢复文件，重则重新创建；或者手机频繁弹出「内存不足」的警告，让我们不得不忍痛删除珍贵的照片或应用。这些日常的烦恼，其实都指向了计算世界中两个至关重要的基本要素：时间和空间。时间和空间（也称为内存）是计算中最基本的两种资源：任何算法在执行时都需要一定的时间，并在运行过程中占用一定的空间以存储数据。

5/26/2025 9:09:00 AM

机器之心

DeepSeek用的GRPO有那么特别吗？万字长文分析四篇精品论文

随着 DeepSeek R1 的持续爆火，推理和强化学习已经成为 AI 领域的热门词汇。短短几个月的时间，我们已经见证了太多的推理大模型，AI 更新迭代速度似乎已经快进到了以天为单位。但在众多研究成果中找到值得关注的内容并不容易。

5/26/2025 8:48:00 AM

2030年前必须实现AGI！谷歌祖师爷现场「催更」DeepMind CEO

谷歌的I/O大会证明蓝星的科技正统还在谷歌。除了发布Gemini 2.5最新版本继续遥遥领先OpenAI的奥特曼以外，还掏出两幅眼镜来拳打苹果，脚踢Meta。会后还把谷歌的「开山老祖」谢尔盖·布林（Sergey Brin）请了出来，逼Demis Hassabis赶紧在2030年前（也就5年内了）实现AGI。

5/23/2025 9:08:00 AM

手机流畅处理128K长文本，vivo端侧新算法突破内存限制 | ACL 2025

在端侧设备上处理长文本常常面临计算和内存瓶颈。 vivo AI研究院推出的EdgeInfinite算法专为端侧设备设计，让设备处理超长文本时更加高效流畅，该方法能够在不到10GB GPU内存的设备上处理长达128K tokens的输入。该研究成果已中稿ACL 2025。

5/20/2025 3:14:39 PM

震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实

就在刚刚，有人用Claude写代码证实——谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破，100%正确！即使已经过去好几天，AI圈依然有许多人沉浸在这个AI的余震中。在时隔半个世纪（56年）后，AlphaEvolve将4×4的复数矩阵计算次数，从1969年Strassen的49次减少到了48次。

5/20/2025 9:07:00 AM

矩阵乘法可以算得更快了！港中文10页论文证明：能源、时间均可节省

天下苦大模型矩阵乘法久矣。毕竟不论是训练还是推理过程，矩阵乘法作为最主要的计算操作之一，往往都需要消耗大量的算力。那么就没有一种更“快、好、省”的方法来搞这事儿吗？

5/19/2025 9:05:00 AM

微软老员工48岁生日被裁，妻子发帖怒斥算法裁人！全球大血洗6000人

微软6000人血色大裁员，余波还在震荡。从消息曝出到今天，三天内，这6000个人已经从单纯的数字，浮现成了一个个有血有肉的人物故事，不断冲击着我们的神经。一位妻子沉痛地发帖说：我的丈夫，一位25年的微软老员工，因为被算法选中，在48岁当天被裁掉了。

5/16/2025 3:46:10 PM

谷歌AlphaEvolve发布！Gemini自进化AI破解数学难题，优化芯片与数据中心，训练速度飙升32.5%！

谷歌DeepMind发布了一项颠覆性研究成果——AlphaEvolve，一款结合Gemini大语言模型与进化算法的AI编码代理。这款系统不仅能自动发现和优化复杂算法，还在谷歌的数据中心、芯片设计和AI训练中展现了惊人实力，甚至助力Gemini模型自我优化，堪称AI领域的“左脚踩右脚”式突破。 AIbase深入剖析这一技术里程碑，揭示其核心原理与广泛影响。

5/15/2025 2:00:45 PM

AI在线

谷歌 DeepMind 推出 AlphaEvolve:AI 首次打破数学56年纪录，优化自身训练系统

谷歌 DeepMind 今日发布 AlphaEvolve，一款具备自我进化能力的人工智能代理，它不仅能自主发明复杂的计算机算法，还已广泛应用于谷歌的数据中心、芯片设计和 AI 模型训练中，取得了显著成果。 AlphaEvolve 将 Gemini 大语言模型与进化式优化方法结合，自动测试、改进并提升整个代码库，而不仅限于单一函数。该系统已在内部悄然运行一年多，提升了计算资源调度效率、加速了模型训练，并在数学研究上实现了突破。

5/15/2025 11:01:54 AM

AI在线

重磅！谷歌DeepMind发布AlphaEvolve：AI界的“算法设计进化大师”诞生

谷歌DeepMind刚刚又往前拱了一大步，宣布推出 AlphaEvolve智能体，目标直指更上游，用于通用算法的设计发现和优化简单说，AlphaEvolve就像个AI界的“算法育种大师”。它把自家Gemini大模型（Gemini Flash负责广撒网，洞察力强的Gemini Pro负责深挖）和一套“自动化考官”（负责验证算法靠不靠谱、效率高不高）结合起来，再套上一个“进化论”的框架，让好算法能一代更比一代强AlphaEvolve工作流程：工程师设定框架，AI通过“提示采样器”给LLM喂招，LLM出新招（程序），“考官”打分，好招进“兵器谱”，并用来启发下一轮出招。去年DeepMind就秀过肌肉，证明LLM能生成代码函数来搞定科学问题。

5/15/2025 9:17:00 AM

破解300年数学难题，智能体大突破！谷歌发布超强AI Agent

今天凌晨，谷歌Deepmind在官网发布了，用于设计高级算法的编程AI Agent——AlphaEvolve。 AlphaEvolve与谷歌的大模型Gemini实现深度集成，用于自动评估通用算法的发现与优化，可以帮助开发人员快速设计出最好、高效的矩阵算法。简单来说，大模型擅长生成各种想法和算法，但是没人知道这些到底行不行，而AlphaEvolve相当于“质检员”，能够按照特定标准来衡量这些想法是否可行。

5/15/2025 9:08:00 AM

RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。尽管近期强化学习（RL）在传统视觉任务和多模态推理任务中取得了显著进展，但其在奖励建模中的应用仍然受到挑战，尤其是如何通过强化学习对奖励模型引入长期推理能力。来自快手、中科院、清华、南大的研究团队发现，直接把现有的 RL 算法（比如 Reinforce ）用到训练 MRM 上，会遇到很多问题，比如训练过程很不稳定，甚至直接崩掉。

5/12/2025 2:23:42 PM

OpenAI 姚顺雨：“算法为王”终结，欢迎来到“产品思维”时代

回顾过去几十年，AI的发展几乎就是一部“顶级模型与新方法”迭代史。从DeepBlue击败象棋世界冠军、AlphaGo征服围棋、GPT-4刷爆各类考试榜单，到o1、R1等新一代模型横扫数学、编程、写作、操作等任务，每一次历史性突破的背后，都是训练方法、模型架构的根本性创新。这时候的游戏规则很简单：谁能发明更强的训练方法、模型架构，就能称霸榜单；谁能在ImageNet、GLUE、MMLU等benchmark上显著提升，就能写进教材、赢得引用。

5/6/2025 12:00:55 AM

ICLR 2025 | 无需训练加速20倍，清华朱军组提出用于图像翻译的扩散桥模型推理算法DBIM

论文有两位共同一作。郑凯文为清华大学计算机系三年级博士生，何冠德为德州大学奥斯汀分校（UT Austin）一年级博士生。扩散模型（Diffusion Models）近年来在生成任务上取得了突破性的进展，不仅在图像生成、视频合成、语音合成等领域都实现了卓越表现，推动了文本到图像、视频生成的技术革新。

4/28/2025 9:00:00 AM

机器之心

告别“AI失忆症”！新型SD-LoRA算法实现终身学习｜ICLR 2025

彻底摆脱传统方法对旧数据存储的依赖！哈佛团队联手香港城大、西安交大最新发布的SD-LoRA技术，通过固定已学习任务的方向参数，仅调整幅度权重，完全避免了历史数据的存储需求。能够在减少50%以上参数存储的同时保持最高准确率，并且在不增加推理开销的前提下显著缓解了灾难性遗忘问题。

4/24/2025 9:30:00 AM

量子位

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