「依赖项优化」共找到 1805 篇相关文章
中英双语、29项第一、像素级理解：360 FG-CLIP2登顶全球最强图文跨模态模型
360推出FG-CLIP2图文跨模态VLM模型，在八大类任务、29项测试中超越Google与Meta。它能像素级看图，中英文皆强且已开源。其优势源于高质量数据集和先进训练方法，还在多业务落地并开放API。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验！双层思考+多目标优化，主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。
OpenAI自研芯片内幕曝光！18个月前开始用AI优化芯片设计，比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作，将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节，OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计，比人类工程师更快，且合作已持续约18个月。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
国货之光！全球AI存储基准测试MLPerf Storage 3.0结果发布，斩获九项第一｜甲子光年
9月1日，MLPerf Storage 3.0基准测试结果发布，XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛，在并行文件存储赛道获九项第一。该测试覆盖多类负载，可多维度衡量存储系统性能，MeshFS兼顾性能与成本效率。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，用仅20B活跃参数在60个主流测试中狂揽38项第一！
字节Seed团队发布Seed1.5-VL，仅200亿活跃参数就在60个主流测试中获38项第一。介绍其架构、预训练、后训练等情况，评估表现出色，虽处理复杂场景有局限，但仍在多模态任务取得显著进展。
我去，还能这么玩？AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是 Nanonets 开源项目，为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具，适用于多种文档类型，支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署，还能灵活接入模型。
大模型的进化方向：Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华，探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型，林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈，商汤推出NEO架构革新，还在落地应用优化，为年轻人指明新赛道。