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VLM 实现 10%的精度提高,13.1倍加速!纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型(VLM)效率飞跃,在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理,设计秩分配策略,引入量化方案,经多模型评估,展现出低硬件成本、高精度优势。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
一文读懂 RAG 与 KAG:原理、工程落地与开源实战(含代码与链接)
文章介绍RAG与KAG,RAG从文档找证据回答,适合开放域、时效更新快场景;KAG将结构化知识融进生成过程,实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
企业落地 NL2SQL,需要的是 AI-ready data 和 小模型
当NL2SQL从Demo走向生产,关键是‘更干净的数据底座 + 更小的专用模型 + 更可控的工程化流程’。文章指出先数据后模型,小模型足够用且落地成本低,评估要换维度,还介绍了工程化路径等内容。
CVPR 2026 | 20步也能稳住画质,这个扩散加速方法不一样
扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素,阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé,在低步数设置下能兼顾生成质量与推理效率,已被 CVPR 2026 录用。
Kimi新出的Agent集群,到底有多恐怖?
Kimi发布K2.5模型及Agent集群功能,将国产AI推向“组织智能”新高度。K2.5全能且开源,多项评测优于GPT - 5.2 - xhigh且成本低。Agent集群可按需协调子Agent,实现“角色涌现”与“3D编排”。
Sora 2干翻Veo 3?超全对比实测:会中文脱口秀,但体操翻车,附有效邀请码
OpenAI推出Sora2,可生成20秒1080p视频,在物理准确性等方面更优,还具备音画同步能力。文章对Sora2和谷歌Veo3进行多轮对比实测,涉及不同场景,也提及Sora2版权保护及App相关情况。
对噢!为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢?
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题,本文提出RLCR方法,将概率校准融入RL训练目标,重构奖励函数,在多个数据集实验中显著降低校准误差,不损失准确性,为高风险场景AI部署奠基。
WRC 2026 深度复盘:具身智能的「卡脖子」难题,终于有解了
本文复盘WRC 2026,指出具身智能面临数据焦虑,数采方与模型方割裂,数据采集成本高、效率低、质量差。自变量推出QUANXTA Zero系列无本体数采方案,从模型需求反向定义数采硬件,形成数据闭环,还具备底层技术支撑。
WAIC现场最“聪明”展台!AI眼睛耳朵能力全打开了
WAIC现场,声网展台被观众挤爆,其新奇“AI玩具”都能与玩家流畅对话。声网对话式AI引擎全新升级,新增选择性注意力锁定、视觉理解能力,能与主流数字人方案集成,还可接入大模型,价格低。它已在多领域落地。