「U型缩放定律」共找到 128 篇相关文章
大道至简，何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架，直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联，训练网络把噪声输入直接映射为图像像素，实验表现强劲。
AST | 西交大牛笑天、陈刚等：基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题，提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题，DTECAU - 3D解决传统U - net问题，经测试验证该框架效果良好。
这个新生图模型有点夯：4K直出的，国产的，开源的！
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足，它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务，技术源于NEO-Unify架构，评测成绩佳，不过还是早期预览版。
万物皆可AI的时代？Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台
Arm发布全球首个Armv9边缘AI计算平台，核心是Cortex - A320 CPU和Ethos - U85 NPU，能让小设备本地运行超10亿参数AI模型。边缘AI市场增长快，Arm转型切入，平台软硬结合优势明显，还有豪华朋友圈支持。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。
不堆参数堆架构，这个8B开源模型把图像理解和生成统一了
商汤开源全新架构的理解生成统一模型SenseNova-U1，虽小尺寸版仅8B参数，却能复刻GPT - Image - 2的不少绝活，在多项指标上登顶开源模型榜首，推理速度逼近主流商用闭源模型。它具备连续性图文创作等能力，底层是NEO - unify架构。
DRAM技术发展综述：历史、技术路线图与未来展望
本文深入分析DRAM技术，追溯其历史，探讨当前格局与未来前景，比较其与SRAM优劣，考察中国主要DRAM企业发展历程并与国际同行对比，旨在提供对DRAM和SRAM生态系统的全面理解。
Jina Embeddings v4 的量化感知训练
文章聚焦Jina Embeddings v4的量化感知训练。介绍量化技术可压缩向量体积、提升检索效率，对比四种主流量化方法，重点实验PTQ和Output QAT，还测试非对称量化，给出实验结果与结论。
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain，它是通往GS - World的基石，重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人，突破数据瓶颈，还对比了不同路线，测试显示其模型效果佳。
Meta新研究：字节模型蒸馏后，天花板破了
本文介绍Meta FAIR与华盛顿大学合作的最新研究，针对传统大模型蒸馏Token候选空间大、存储成本高的痛点，提出字节级蒸馏方案，验证其可突破Token天花板提升模型能力上限。