「开源推理模型」共找到 9140 篇相关文章
博士宿舍激情脑暴,革新了Scaling Law?Qwen和浙大联手推出新定律,直接干掉95.5%推理内存!
近日,阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale,可在不增参数下提升大模型能力,推理效率更高。它通过引入并行流实现,在数学、编程等任务表现佳,适合边缘设备,代码已开源。
多模态模型学会“按需搜索”,少搜30%还更准!字节&NTU新研究优化多模态模型搜索策略
字节与NTU优化多模态模型搜索策略,通过搭建工具、构建数据集及设奖励机制,用强化学习训练模型,使其按需搜索。实验显示,MMSearch - R1系统少搜30%还更准,为多模态大模型发展提供洞见。
告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
ACL 2026|答得更准还写得更短?华为泰勒实验室提出SHAPE,给LLM推理装了个「推理税」
华为泰勒实验室等团队提出 SHAPE,给推理链装「里程碑 + 推理税」机制。它分三步,能统一势能增益度量、阶段难度感知和 token 效率约束。实验显示,它提升准确率、降低 token 消耗,还解决了推理坍缩等问题。
智能投顾的大模型应用,为什么选择了“大小模型协同”?
大模型时代,金融智能投顾落地是技术与业务安全的双重挑战。北银金科高级算法专家尹辰轩表示采用“大小模型协同”架构,能在性能、准确性与合规间找平衡,还阐述了架构亮点、问题解决办法等。
大模型时代,通用视觉模型将何去何从?
过去通用视觉模型(VGM)是研究热点,想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移,视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展,探讨现状、挑战与应用潜力。
清华孙茂松团队 × 深言科技:以解释作为训练信号,让 8B 模型在幻觉检测上反超闭源大模型
大语言模型幻觉问题待解,成本与算力需求攀升。清华孙茂松团队联合深言科技提出FaithLens模型,把幻觉检测提升为整体评估,以解释作为训练信号,8B模型在多任务上超闭源大模型。
CVPR 2026 | AI寒武纪时刻?字节世界模型新作,仅靠视觉学习真实世界知识
豆包大模型团队与北京交通大学联合提出视觉世界模型 “VideoWorld 2”,无需依赖语言模型,仅靠视觉信息让机器掌握复杂能力。它能完成复杂手工任务,成功率远超主流模型,代码与模型已开源。
千问3:开源第一不只是说说!
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后,开发者生态更新频繁,衍生模型超10万,下载量破3亿,全球第一。其性能强,正加速开启全栈式AI时代。
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”?高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%,写作还被Kimi 2吊锤?
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss,包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b,可在Hugging Face下载。同期谷歌Deepmind推Genie 3,Anthropic放出Claude Opus 4.1。Claude Opus 4.1编程性能提升,实测编码能力强于gpt - oss。gpt - oss虽有亮点,但幻觉率高、实测效果不佳。