「参数高效微调」共找到 1419 篇相关文章
华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
IDE？字节TRAE搞了个大升级，现在能全流程开发了
国内首个原生AI IDE TRAE推出SOLO正式版，升级为集成多智能体协同架构与全流程开发工具链的AI协作平台。新增SOLO Coder智能体，三栏布局更高效，升级思路贴合开发者需求。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察：为何模型越深越稀疏？UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收，它提出高效推理框架，从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略，设计的UNCOMP框架优化KV Cache，实验效果佳。
北航董雷霆等：数字工程与数字孪生在航空疲劳与结构完整性领域的研究进展与展望 | 航空学报CJA
疲劳与结构完整性贯穿飞机全生命周期，数字工程与数字孪生技术为其管理提供高效方案。文章梳理该技术研究进展、工程案例，涉及设计验证和使用维护两阶段，还对未来发展提出展望和建议。
LLM协作告别文本形式：直接“脑对脑”，Cache-to-Cache实现语义瞬时传输
现有多LLM系统依赖文本通信，效率低且易失真。论文提出Cache - to - Cache（C2C）范式，让LLMs通过KV - Cache“脑对脑”交流，实现高效精准语义传输，在多类任务中提升性能与效率。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
阿里一口气发了N款新模型，让我们向源神致敬。
阿里云栖大会发布众多模型，有Qwen3 - Max、Wan2.5等。Qwen3 - Max对标顶尖模型；Wan2.5支持音画同出；Qwen3 - VL是强大视觉语言模型且已开源；Qwen3 - Omni是全模态模型。此外还有多个新模型，构建全场景生态。
这一次，天玑9500的端侧AI能力，友商赶不上了
9月22日，联发科推出天玑9500芯片，展示新形态端侧AI应用，推动端侧AI实用化。其性能强、功耗低，还支持端侧模型训练。多家手机厂商将发布搭载该芯片的手机，展现新AI趋势。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈！KV缓存暴降90%，速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示，它降低KV缓存、加速TTFT，在多任务表现佳，为大模型与知识库结合提供新范式。