「训练推理效率」共找到 4336 篇相关文章
Ilya的首个模型来了!
掌握内幕的草莓哥爆料,Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴,SSI将TTT概念落地,其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资,本月或发新模型。
英伟达新架构引爆全模态大模型革命,9B模型开源下载即破万
英伟达推出全模态大模型OmniVinci并开源,其90亿参数规模性能超同级别甚至更高级别模型,训练数据效率是对手6倍,能精准解析视频和音频,在多模态应用场景中表现卓越,下载量破万。
Qwen拿半成品刷下AIME'25满分,给别人留点面子吧……
开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版,仍在训练中,但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率,超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用,API已上线阿里云。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
对话蚂蚁吴伟:训推一体池化调度,如何把GPU用到极限
AICon大会前,与蚂蚁集团吴伟深度对话,探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异,只在推理或训练内优化有资源闲置,国产卡缺全链路生态,软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
PITT | 提出PhyT2V框架:让文生视频(T2V)更符合物理规律(CVPR2025)
当前T2V技术迈向推理驱动阶段,物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架,不依赖模型重训练或大规模外部数据,可增强主流T2V模型能力,有低落地门槛和良好泛化性。
5小时通关《原神》主线!Lumine:AI玩家正式登场
Lumine能像人类一样理解游戏画面、推理并操作,以接近人类效率5小时通关《原神》蒙德主线,还能零训练玩《鸣潮》等。它是开放式研发方案,靠少量数据和显卡让模型成强大智能体。
中国AI芯片迎「华为时刻」
国内AI芯片市场正经历变革,“去英伟达化”成热词。科技巨头推动自研,9月国产芯片捷报频传,性能追赶超越英伟达。这既因地缘政治致供应链风险,也是AI从训练到推理转变下的必然选择。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。
阿里开源DeepResearch模型,超强“AI研究员”,开启自主智能体新纪元
阿里巴巴通义实验室开源Tongyi DeepResearch模型,是全球首个性能能与OpenAI DeepResearch较量且全开源的Web Agent。它采用先进架构,有两套推理范式,训练方法论有创新,实测表现佳,应用场景广,用Apache - 2.0许可证。