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    <title>架构创新 on AI内参</title>
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    <description>Recent content in 架构创新 on AI内参</description>
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    <lastBuildDate>Tue, 26 May 2026 11:40:03 +0800</lastBuildDate>
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      <title>效率的范式转移：HRM-Text 如何重构大模型预训练的“贫富差距”</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/hrm-text--20260526114003388-2/</link>
      <pubDate>Tue, 26 May 2026 11:40:03 +0800</pubDate>
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      <description>HRM-Text 通过引入分层循环模型架构，极大地降低了预训练算力开销，打破了Scaling Law下的资源垄断。该技术预示着AI开发将从“暴力计算”转向“架构优化”，为高性能模型的平民化与边缘部署提供了新的路径。</description>
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      <title>DiT模型争议：架构“缺陷”与迭代进化，生成式AI的效率与哲学之辩</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/ditai-20250820154004986-1/</link>
      <pubDate>Wed, 20 Aug 2025 15:40:04 +0800</pubDate>
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      <description>核心生成式AI模型DiT近期因其架构“缺陷”引发X平台热议，质疑其学习能力和设计选择。尽管DiT已成为Sora和Stable Diffusion 3等巨头的基石，其创始人谢赛宁在回应中承认了部分“硬伤”并指出模型优化方向，这场争论揭示了AI模型开发中理论验证与实证效率之间的深层哲学冲突，并预示着下一代模型将在训练效率和架构鲁棒性上实现突破。</description>
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      <title>GPT-5“冷静”背后：AI从“暴力美学”走向“实用精耕”的产业大考</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/gpt-5ai-20250818184004643-2/</link>
      <pubDate>Mon, 18 Aug 2025 18:40:04 +0800</pubDate>
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      <description>GPT-5的发布未能如预期般引爆市场，反而促使业界对AI发展路径进行深刻反思。专家指出，现有大模型已触及技术与经济双重边界，单纯规模扩张的回报递减。未来的AI投资和创新将转向更高效的架构、小模型应用和解决企业“最后一公里”的落地难题，预示着AI产业进入一个更加务实、聚焦商业价值的新阶段。</description>
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      <title>07-23日报|智能体时代“狂飙”：效率、信任与智能本质的深渊对决</title>
      <link>https://www.neican.ai/newspaper/2025-07-23-07-23-/</link>
      <pubDate>Wed, 23 Jul 2025 19:29:00 +0800</pubDate>
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      <description>今天是2025年07月23日。AI浪潮正以前所未有的速度席卷全球，智能体的概念从科幻走进现实，一场围绕“Agentic Intelligence”的军备竞赛已然白热化。然而，在这场追逐极致智能的“狂飙”中，我们不得不直面一个令人不安的悖论：AI模型在某些深度推理场景下，竟会“越想越笨”？</description>
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      <title>WAIC 2025“灵魂拷问”：AI大模型不卷了？开始集体“补课”了！</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/waic-2025ai-20250717114005024-4/</link>
      <pubDate>Thu, 17 Jul 2025 11:40:05 +0800</pubDate>
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      <description>2025世界人工智能大会（WAIC）即将登陆上海，本次大会抛出“AI三问”——数学、科学、模型，直指AI核心命题。尤其是商汤科技承办的“模型之问”论坛，将汇聚全球智慧，深度探讨大模型的泛化性瓶颈、架构创新与产业落地等难题，旨在告别“内卷”，共同为AI未来“模塑”新方向。大会还涵盖AI Agent等多个前沿方向，预示着AI将从技术竞争走向“共同破题”的新阶段。</description>
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      <title>超越 Transformer：具身智能能否摆脱“水土不服”的困境？</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/-transformer-20250618202004715-0/</link>
      <pubDate>Wed, 18 Jun 2025 20:20:04 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/-transformer-20250618202004715-0/</guid>
      <description>当前，Transformer大模型在具身智能领域面临“水土不服”的挑战，主要原因在于硬件不稳定、数据稀缺以及大模型架构在能耗、泛化能力和物理世界理解上的局限。专家指出，具身智能正从模块化向端到端架构演进，并呼吁超越现有Transformer范式，探索能耗更低、更适应物理世界的新型模型架构，以实现“具身”与“智能”的真正融合。</description>
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