「FP8混合精度训练」共找到 475 篇相关文章
这个开源PDF解析器,拿了全球第一
OpenDataLoader在主流PDF解析器基准测试中排第一,尤其是表格提取准确率高。它功能丰富,有本地和混合两种模式,还将推出免费自动标记功能,支持与LangChain集成。
Claude Code 推出语音功能,但是,不支持中文
Claude Code推出语音模式,向约5%用户开放。用户按住空格说话,系统自动生成文本,支持语音与键盘混合输入,能提高录入效率,但大概率不支持中文。此外,电报率先支持OpenClaw流式实时回复。
腾讯助力Deepseek完善DeepEP,RoCE提升100%,InfiniBand提升30%
Deepseek团队合并腾讯提交的代码完善DeepEP,称有巨大速度提升,RoCE提升100%,InfiniBand提升30%。DeepEP是为混合专家模型和专家并行设计的通信库,有多项创新特性,适合现代AI应用。
夯,开源 LiteParse,没有对手的 PDF 解析工具,知道的太晚了!
LlamaIndex团队开源独立工具LiteParse,用Rust打造,可本地运行、零成本、高精度解析PDF。它能提取文本及精确位置,有多种输出格式,支持多格式输入,还介绍了安装、使用、OCR配置等内容及应用场景。
CVPR 2025 | 解决XR算力瓶颈,FovealSeg框架实现毫秒级IOI分割
来自纽约大学和Meta Reality Labs的联合研究提出Foveated Instance Segmentation新方法。FovealSeg框架结合眼动追踪,能解决XR算力瓶颈,实现毫秒级IOI分割,在多数据集测试中速度与精度双赢。
告别卡脖子,华为黑科技破局!昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大,推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架,结合算法创新与国产昇腾平台,通过跨层注意力剪枝等技术,解决剪枝后模型失稳问题,实现高压缩率、推理加速与高精度。
全新线性注意力范式!哈工深张正团队提出模长感知线性注意力!显存直降92.3%!
哈工深张正团队联合多团队发布论文,提出 NaLaFormer 框架,解决线性注意力两大核心缺陷,保持线性复杂度同时精度超越,在多任务表现出色,如超分任务显存降 92.3%。
AI精准编辑门槛大降:开源框架提升编辑一致性,即插即用
近日,中山大学、香港中文大学等团队发布研究成果ProEdit。它通过对注意力机制和初始噪声潜在分布处理,实现高精度图像与视频编辑,无需训练、即插即用,解决编辑效果与一致性平衡难题。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队:基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型,采用“并行”轴向分解注意力机制,提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示,改进模型拟合与长期预测能力强,多数指标精度优于传统方法。
IBM推出轻量多模态文档神器!OCR与QA超GPT-4o,识别率高达98%!
日常文档处理麻烦,现有工具或体积大、算力消耗高,或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling,仅258M参数,性能超 GPT - 4o,适用于多场景。