「全栈式优化」共找到 2933 篇相关文章
Lumina-mGPT 2.0:自回归模型华丽复兴,媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型,统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略,实验表现优异,后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。
阿里Qwen又悄悄放出8个开源权重,卷疯了~
阿里通义千问太卷,悄悄放出8个开源模型权重,包括体积更小的Qwen3-VL及FP8权重。这一代实现全方位升级,提供两种架构、两个版本,架构也有更新,还给出使用示例与模型权重链接。
这帮清华的,造了一个让龙虾“安全着陆”的新物种
在OpenClaw热潮中,隐私保护缺位成企业和开发者难题。无问芯穹推出InfiniClaw Box,独创‘三段式’架构,适配全模态信源,解决数据安全与模型能力兼顾问题,还与多家企业合作拓展应用边界。
AI安全的过去与未来:从大模型到智能体 | 预约
业界提升前沿AI模型和智能体安全性,常用安全评测和‘安全对齐’技术,但未真正解决风险。本次分享将介绍‘内生安全’探索成果,还公布了相关论文信息,刘东瑞等嘉宾将参与。
全球高被引第一人,图灵得主Bengio近百万屠榜!Hinton、何恺明冲进TOP 5
全球高被引科学家名单出炉,图灵奖得主Bengio成全球首位「全领域被引最高」学者,Google Scholar主页总引用量97万+。此外,Hinton、何恺明、Ilya Sutskever等计算机领域科学家也冲进总榜TOP 10。
AI搜索引擎领域大哥Perplexity AI 三层重排序系统与核心排名因素揭秘,必看!
国外研究人员分析揭示Perplexity AI部分排名规则和因素。其有三层重排序系统,人工配置权威域名,热门话题与YouTube相关。还总结8个核心排名因素,并给出SEO优化策略,体现搜索重质量趋势。
一个人,40 款应用、百万级用户,验证 MVP 这事,没那么复杂
AI独立开发者Hassan El Mghari 4年开发40多款AI应用,部分达百万级用户量。他分享开发全流程经验,指出开发者常犯发布慢、过度复杂化问题,强调用低成本验证MVP,从多渠道找需求。
智源新出OmniGen2开源神器,一键解锁AI绘图「哆啦 A 梦」任意门
2024年9月智源研究院发布统一图像生成模型OmniGen,获社区好评。近期OmniGen升级为OmniGen2,增强多方面能力且全面开源。它采用新架构与策略,有反思机制,玩法丰富,还推出新基准优化部署。
Jina 第4版:多模态向量检索,统一适配,挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展,支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练,推理时可按需选LoRA适配器,能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
谨慎用OpenClaw:上海科技大学发布其全面安全体检报告
上海科技大学联合上海人工智能实验室对爆火的智能体OpenClaw做安全审计,在34个测试场景中,整体安全通过率58.9%,暴露出多方面问题,研究据此给出纵深防御策略。