「长上下文困境」共找到 1349 篇相关文章
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。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型,重新思考AI处理长文本方式,用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器,实验效果好,成本降低,还解决了一些算法和工程问题。
大语言模型的解耦:人工智能基础设施的下一轮进化
人工智能模型发展快,但基础设施滞后,传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异,指出解耦架构可突破困境,还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。
节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。
AI视频生成走向“演技生成”时代,生数科技Vidu全球发布Vidu Q2 | 甲子光年
9月25日,生数科技全球上线新一代图生视频大模型Vidu Q2,实现从“视频生成”到“演技生成”跨越。它在表情生成、运镜、语义理解、时长选择等方面有提升,分闪电和大片模式,已在多端上线。
时隔多年,AI芯片又是华为发布会主角了
华为全联接大会上,轮值董事长徐直军带来全球最强算力超节点和集群。公布昇腾、鲲鹏芯片未来2年演进规划,还开创灵衢互联协议。虽单芯片受限,但集群层面有望实现超越。
Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning
前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展,以Deepseek为例;介绍百川在医疗推理实践,模型达三甲主治水平;还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。
极佳科技朱政:世界模型会进化成 VLA 的下一代|具身先锋十人谈
具身智能领域数据难题待解,极佳科技朱政投身世界模型研究。他认为世界模型短期内是‘驯化’VLA的容器,长期或与VLA融合。其团队成果显著,还将探索多维度建模与数据配比优化。
完全离线!开源实时语音识别神器,本地实时语音转文字,秒级延迟+说话人识别!
实时语音转文字和说话人识别需求渐长,但传统工具多依赖云端,有隐私与延迟问题。GitHub上的开源项目WhisperLiveKit是本地化语音识别方案,速度快、延迟低、支持说话人识别,适合会议等场景。
DeepSeek的GRPO会导致模型崩溃?看下Qwen3新范式GSPO
文章围绕大语言模型后训练阶段的强化学习算法展开。介绍了OpenAI的RLHF、DeepSeek的GRPO,重点指出Qwen团队发现GRPO有稳定性问题,会致模型崩溃,进而提出新算法GSPO,实验显示其效率和可扩展性更佳。