「量化策略」共找到 1072 篇相关文章
ICCV 2025 | 清华&腾讯混元X发现「视觉头」机制：仅5%注意力头负责多模态视觉理解
本文聚焦多模态大模型，提出基于 OCR 任务量化注意力头视觉偏好的方法，发现仅不到 5%“视觉头”主导视觉理解。还提出 SparseMM 策略优化 KV - Cache 资源分配，经多基准评测，性能和效率表现优。
想成为一名合格的 AI PM，先抛弃过去那些让你成功的经验
文章指出 AI 产品经理与传统产品经理不同，AI 是会演进的系统。掌握 AI 产品策略是 PM 首要技能，从方向、差异化、设计、部署、领导力五阶段构建策略，还介绍了结构化实验方法，无策略的 PM 将被淘汰。
挑战 1 比特！ETH Zürich 秦浩桐：如何把大模型「塞进」小设备？| IJCAI 2026
IJCAI 2026大会上，秦浩桐给出创新解法，挑战无需重训的“后训练量化”极限，将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒，还指出极低比特量化的三大挑战。
上交博士最新思考：仅用两个问题讲清强化学习
上交博士 Kun Lei 博客提出用两个问题理解强化学习：数据从哪来、策略更新多频繁。借此梳理算法逻辑，还延伸到机器人基础模型，指出训练节奏与其实践契合。
9位顶级研究员连讲3晚，华为盘古大模型底层研究大揭秘
华为诺亚方舟实验室成果颇丰，4月开发千亿级通用语言大模型Pangu Ultra，5月推出稀疏大语言模型Pangu Ultra MoE。5月28 - 30日，机器之心联合举办分享会，9位研究员揭秘量化、剪枝等关键技术突破。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
阿里开源 Vivid-VR！带来逼真连贯的视频修复
阿里开源 Vivid - VR 用于视频修复，基于 T2V 模型结合 ControlNet 保证画面一致性。它引入概念蒸馏训练策略，设计控制特征投影器和双分支 ControlNet 连接器，实验展现出优异表现。
一个提示攻破所有模型，OpenAI谷歌无一幸免！
HiddenLayer研究发现一种「策略傀儡」提示，将危险指令伪装成配置片段，配上角色扮演，能让ChatGPT等主流大模型开启「无限制模式」。此策略利用训练弱点，难修复且可扩展，厂商需智能监控。
进攻是最好的防守：超级平台为何「不得不」对AI智能体出手？
上海交通大学团队提出，超级平台“必须”攻击AI智能体，以守住其作为数字流量守门人的地位。研究从守门人理论分析反击原因，还阐述平台应对策略、攻击策略特点约束，最后强调要推动建设性技术治理生态。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。