开源深度学习框架」共找到 4581 篇相关文章

新闻资讯7

GPT-6 真要来了!OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光:可榨出14倍参数潜能

OpenAI将推旗舰模型GPT - 6(内部代号Astra),采用“循环深度”新技术,能榨出14倍参数潜能,降低成本,但会使AI推理过程不可读,加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。

InfoQ
开源动态7

我把周末写的代码开源了,结果炸出了几千个被微信群逼疯的人

作者受微信信息焦虑困扰,用Chatlog开发Chatlog WebUI,能自动总结群聊信息。该工具功能丰富,已开源,作者还想加新功能,希望用AI解决生活痛点。

AI产品黄叔
开源动态8

北大、字节跳动联手发布SWE-Swiss:一把修复代码Bug的「瑞士军刀」,完整配方直指开源SOTA

北大、字节跳动等联合研究提出SWE - Swiss配方,用于训练解决软件工程问题的AI模型。32B参数的SWE - Swiss - 32B在SWE - bench Verified上准确率达60.2%,各训练环节效果显著,模型和数据将开源

机器之心
开源动态8

狂揽17.1K Star!!开源逆向工程神器,Rizin引擎驱动、跨平台调试反编译、图形化操作,爽翻了!

在信息安全等领域,传统逆向工具价格贵或操作复杂。开源君分享免费开源逆向工程神器Cutter,由Rizin框架驱动,有强大功能与现代化界面,在GitHub获17.1K Star。

开源先锋
开源动态8

刚刚,Andrej Karpathy放出大招:开源nanochat项目,仅8000行代码100美元就能训练出一个ChatGPT

Andrej Karpathy发布nanochat项目,用8000行代码实现ChatGPT完整训练流程。在8xH100节点跑4小时、花100美元,就能有对话、写故事、答题的AI助手。项目覆盖广,含多训练步骤及评估体系。

AGI Hunt
算法论文8

“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1:借鉴人类运动学习机制|中国科学院磐石研发团队

中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器,融合神经与符号规划系统优势,借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制,在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1,已加入“磐石·科学基础大模型”。

量子位
开源动态8

视觉语言模型“扫地僧”:360低调开源FG-CLIP2登顶29项全球基准测试 | 甲子光年

两周前,360人工智能研究院低调开源FG - CLIP2,它在29个公开基准测试中超越Google和Meta的模型。该模型实现局部细粒度识别和原生双语对齐,为AI视觉理解设新基准,已服务开发者并在多领域落地。

甲子光年
开源动态8

Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密

Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。

AI寒武纪
开源动态8

阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%

阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。

开源星探
开源动态8

开源RAG又添新军!港大开源多模态RAG神器,多文档格式统一解析、知识图谱索引与混合检索!

在AI信息检索领域,传统RAG系统难处理复杂文档。港大数据智能实验室开源RAG - Anything,可提供端到端解决方案,能多格式解析、构建知识图谱和混合检索,优势显著。

开源星探