「架构实验」共找到 3019 篇相关文章
Sebastian Raschka 2026预测:Transformer统治依旧,但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年,Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位,但会在效率和混合上微调。同时,扩散语言模型虽有工具调用缺陷,但在数据稀缺时或成更好的学习者。
Qwen-lmage-Layered:图片分层 指哪改哪
全新图像生成模型Qwen-lmage-Layered采用自研架构,将图片“拆解”成多个图层,各图层可独立操作。其提出新编辑思路,有RGBA - VAE等亮点,支持灵活迭代分解,能实现精准高效的图像编辑。
DeepSeek-OCR降本增效,10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布,通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题,能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程,还展示其用较少token超越现有模型的能力。
社区供稿 | 开源SOTA:阶跃发布端到端语音大模型Step-Audio 2 mini!
阶跃星辰发布最强开源端到端语音大模型 Step - Audio 2 mini,在多个国际基准测试集获 SOTA 成绩。它统一建模语音理解等,率先支持语音原生 Tool Calling 能力,架构创新,案例展示其多方面强大能力。
深度研究白菜化?谷歌将Gemini级AI研究能力开源
谷歌推出'gemini-fullstack-langgraph-quickstart'开源项目,用Gemini 2.5与LangGraph结合,可构建本地运行的深度研究智能代理系统。介绍其技术架构、工作流程、开发配置、部署扩展,还展示了现代AI应用开发趋势。
全球首个AI智能体「自进化」开源框架来了!一次部署,终生可用
英国格拉斯哥大学团队发布全球首个AI智能体自进化开源框架EvoAgentX,打破传统多智能体系统构建与优化限制。它有自动化构建、自进化机制和系统性评估亮点,实验验证其性能提升显著。
从像素空间走向数据流形:生成模型的对抗净化新范式 | TPAMI'26
深度神经网络虽应用广泛,但对对抗样本脆弱,制约可靠部署。本文介绍发表于TPAMI 2026的工作,提出基于一致性模型的对抗净化方法(CMAP),实验表明其在不同场景下鲁棒性强,为对抗防御提供新视角。
Cursor 3 发布:IDE 不重要了,智能体控制台上位,VS Code 这一套开始失效
Cursor 3 发布,用智能体管理控制台取代传统代码编辑器,标志 AI 辅助开发工具与开发者工作流程重大转变。它带来多仓库支持、Cloud Handoff 等功能,转型源于竞争压力,业界对智能体编排层架构设计未达成共识。
深度学习中Batch Size对训练过程如何影响?
文章分析深度学习中batch size对训练过程的影响,探讨超大batch优缺点及应对方法。用面试、通俗、科学三种方式解答问题,还通过MNIST实验,从迭代速度、梯度平滑程度、收敛速度等指标对比不同batch size情况。
ACL2025 | 传统符号语言传递知识太低效?探索LLM高效参数迁移可行性
中科院自动化所谭宇乔等研究跨规模大模型参数知识迁移(PKT)可行性。指出传统符号语言传递知识低效,LLM 模仿此范式也有局限。提出新 Pre - Align PKT 范式,实验分析 PKT 效果,揭示神经不兼容性致其失败。