「学习提升」共找到 3907 篇相关文章
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
详细介绍！RAG 和 GraphRAG：了解何时（When）、如何（How）使用它们
文章详细介绍传统RAG和GraphRAG技术，前者通过向量搜索检索上下文，但无法体现数据关系；后者用知识图谱提升检索效果，亮点是构建图谱、整合信息。还指出两者优缺点，建议结合使用。
独家丨数千万天使轮融资，中科院背景团队「熵旋芯智」押注存内概率计算
AI 科技评论独家消息，熵旋芯智获数千万元天使轮融资，由英诺天使基金领投。该公司是国内唯一基于 MRAM 构建存内概率计算平台的企业，采用全栈软硬协同策略，有望大幅提升能效比，计划 2027 年初交付芯片。
马斯克“开大”，600亿重金收购Cursor
SpaceX 宣布将以 600 亿美元收购代码生成初创公司 Cursor，或支付 100 亿美元合作。此前 xAI 编程项目落后，3 月挖角 Cursor 核心人员。Cursor 受竞争压力且缺算力，合作有望提升模型智能水平。交易或影响 SpaceX IPO 估值。
数学的上帝粒子！一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学的Andrzej Odrzywołek在论文中指出，仅用一个叫EML的二元运算符加常数1，就能推导科学计算器上所有基本函数，还可能为机器学习符号回归提供新思路。
10 年后，Kimi 团队重新发明残差连接。马斯克和 Karpathy 同时点赞
Kimi团队发布技术报告，提出用Attention Residuals替换残差连接。实验显示其在各尺度模型上表现优于基线，降低训练成本。马斯克和Karpathy点赞，这或标志深度学习基础范式进入重新讨论阶段。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型，通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块，解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题，提升分割精度，降低训练成本。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
字节Seedream 4.0将全量开放！抢先评测来了，我们摸索出AI生图20种「邪修」玩法
近日，字节跳动内测豆包・图像创作模型 Seedream 4.0，支持多模态生图，核心能力显著提升。它将全量上线并开放给企业客户。实测显示其多模态融合出色，还与谷歌 Nano Banana 对比，各有优势。
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。