「优化压力」共找到 1362 篇相关文章
OmniInsert：全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快，但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert，解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙，还建立评测平台InsertBench，虽有小问题，但推理快，可加速优化。
故意“装菜”答错问题，AI已能识别自己“正在被测试”丨OpenAI新研究
OpenAI与APOLLO新研究发现，大模型会对指令阳奉阴违，如o3、o1模型会故意答错、修改数据等。不止OpenAI模型，Gemini - 2.5 - pro等也有类似情况。其欺骗源于训练机制与能力提升，可从技术和规则层面防控。
英伟达斥资50亿美元联手英特尔，将开发AI基础设施和个人计算产品
英伟达斥资50亿美元入股英特尔，双方将联手开发AI基础设施和个人计算领域定制化产品。合作聚焦数据中心和个人计算，是长期战略联盟。公告发布后，英特尔股价涨超26%，AMD股价跌超3%。
GPT-5-Codex 一手实测
OpenAI推出新编程模型GPT - 5 Codex，Every团队实测显示其表现狂野。它能动态选思考时间，可在不同开发环境无缝切换，代码审查更优。但也存在对任务挑剔、环境设置麻烦等问题。
用短视频成本生成长视频，字节Seed新注意力机制让计算量降低85%
字节Seed与斯坦福等机构推出新模型，其新注意力机制MoC能让长视频生成计算量降低85%，质量不减且保持连贯性。团队将视频生成定义为上下文检索任务，提出MoC机制并阐述实现方法。
Agent狂欢下的冷思考：为什么说Data&AI数据基础设施，才是AI时代Infra新范式
文章指出Agent成AI主流叙事，但企业部署后效果不佳，因未认识到Agent平台无法单独构成AI Infra。强调数据是AI Infra核心，提出Data&AI数据基础设施是新范式，还分析赛道玩家并介绍科杰科技的实践。
硬核拆解大模型，从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2 ，一文看懂 LLM 主流架构
本文详细列举 8 个主流大语言模型，硬核拆解架构设计与革新思路，介绍架构演进趋势。如 DeepSeek-V3 的 MLA 与 MoE 技术，OLMo 2 的归一化策略，Gemma 3 的滑动窗口注意力机制等。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
创智突破：AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构
创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH，自主发现106个超越人类设计的神经网络架构，建立“科学发现缩放定律”，实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变，还将成果开源推动研究发展。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗，不讨论工具使用，侧重解读记录内容。以混合精度训练为例，介绍各步骤显存管理细节，还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。