「稀疏混合专家架构」共找到 754 篇相关文章
DeepSeek深夜更新后自曝:我是V4(?!)
DeepSeek网页端深夜大更新,推出「快速模式」和「专家模式」,还有「视觉模型」开启灰度测试。虽官方未说明,但网友推测专家模式可能是V4或V4 Lite,完整版V4或许不远。
第二代InfLLM开源,同尺寸快三倍!零参数,可训练稀疏注意力
新智元报道,清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2,仅用5B长文本词元就能完成训练,相比稠密注意力机制有显著加速,性能接近传统稠密模型。
GLM-5架构曝光,智谱两日涨60%:采用DeepSeek同款稀疏注意力
GitHub代码确认GLM - 5架构细节,它采用DeepSeek - V3/V3.2架构,含稀疏注意力和多Token预测,参数量745B。OpenRouter上神秘「Pony Alpha」被指是其测试版,受消息影响智谱AI港股两日涨60%。
阿里发布Qwen3-TTS:跨语言混合无缝切换,方言音色全面覆盖!
TTS技术从单一合成进化到多模态表达,但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足,商业工具费用高且不开源,开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS,实现人类级自然度和表现力,功能强大,应用场景多。
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
美团龙猫LongCat技术升级!新注意力机制解码速度快10倍,还能处理1M超长文本
美团龙猫LongCat系列发布全新稀疏注意力机制LoZA,重点解决长文本任务难题。它在MLA机制基础改造,计算复杂度降至线性,处理128K上下文解码快10倍,性能不缩水,后续还计划支持动态稀疏比例。
Meta百亿抢人内幕!清华学霸转行AGI拿千万年薪,教授校友看呆了
为打造ASI,Meta、贝索斯等狂砸百亿招聘专家当AI的「老师」。Meta成立「超级智能」AI实验室四处挖人,其「超级智能」成员名单里一半本科毕业于国内大学。同时,AI数据标注行业产业升级,专家获加薪。
8.8k星星!开源的211个专家级Agent,一键接入,一个人就是一个团队
今天推荐agency-agents-zh库,它是agency-agents深度汉化版,有211个精选Agent,适配国内生态。需注意,skill并非越多越好,按需选择,避免浪费资源和输出无效结果。
OpenClaw带火AI记忆,DeepMind用混合记忆把3D重建拉到近2万帧
近期,全球爆火的 Agent 私人助手 OpenClaw 接连更新,其长期记忆能力获关注。谷歌 DeepMind 联合加州大学伯克利分校提出 LoGeR 架构,将 3D 重建扩展到极长序列,在多数据集上表现超越先前方法。
GPT-5得分不到0.4!法律+金融最大规模基准:1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则,是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低,还独创经济路径分析维度,约30%任务为多轮对话,揭示了AI在专业领域的不足。