「多领域推理」共找到 6389 篇相关文章
逆天！Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术，配合强化学习，能在几乎不改变大模型原有结构下，用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色，还探索了参数共享策略和存储精度问题。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式，上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台，联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》，介绍白玉兰化学合成大模型Chemma，它加速有机合成全流程，在多任务表现出色，还能解决数据稀疏等问题。
AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
北大团队提出 SHINE：将任意文本转化为大模型 LoRA，仅需一次前向传播！
北大团队提出全新超网络架构 SHINE，仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数，支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效，训练流程成熟，推理快速，为大模型持续学习提供新思路。
Meta视觉基座DINOv3王者归来：自监督首次全面超越弱监督，商用开源
Meta推出并开源视觉基础模型DINOv3，采用自监督学习，首次全面超越弱监督，可生成高质量高分辨率视觉特征。它在多任务表现出色，参数和数据量提升，还构建模型家族，已在多领域产生实际影响。
Soul App 又放大招！把 42000 小时数据喂出的“歌神” SoulX-Singer 开源了！
语音合成近年爆发式增长，开源领域也有强大音乐模型。Soul APP联合多机构开源的SoulX - Singer，喂了42000小时数据，主打零样本歌声合成，支持双控制方式，多语言与跨语言能力强，架构先进，评测表现优。
10w人看过的龙虾量化系统，评论区骂最多的问题，我花2天补上了。
上一篇龙虾量化系统文章获10w+，评论指出数据是短板。作者经研究找到QVeris，它是统一数据接口平台，使用简单。作者以金融领域为例介绍其用法，还测试其在其他领域的能力，认为它是AI时代的数据基础设施。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell？OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场，但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño，性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署，是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计，设计周期短，成本低，OpenAI 借此扩展全栈能力。
蚂蚁·安诊儿医疗大模型：正式开源并登顶权威医疗榜单
近日，蚂蚁集团联合浙江省卫生健康委开源自研的蚂蚁·安诊儿医疗大模型。它基于蚂蚁百灵大模型架构，经深度训练，是参数规模最大的开源医疗模型。该模型在多评测中表现出色，有三阶段训练流程，架构高效、推理快，已开源助力行业发展。
全球首次，Transformer「混血」速度狂飙65倍！英伟达已下注
康奈尔、CMU等机构研究者提出「混合体」Eso - LM，融合自回归和离散扩散模型范式。它引入KV缓存机制，推理速度相比标准MDM提升65倍，在速度与质量平衡上超越BD3 - LM，引发AI领域关注，英伟达或押注此方向。