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训练提速5倍,响应缩短50%:动态自感知能力,重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余,传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力,通过三模块协作,实现推理“精准瘦身”,解决根本冲突。
多模态“卷王”阶跃星辰:如何利用 JuiceFS 打造高效经济的大模型存储平台
有“多模态卷王”之称的阶跃星辰,自研多模态模型,早期商业存储系统难满足需求,后引入 JuiceFS。文章介绍大模型各环节存储需求,详述 JuiceFS 企业版与社区版优化实践,含模型分发、读性能等优化。
Qwen3-Embedding 全揭秘:从技术到服务,打造高效AI产品的关键路径
文章全面揭秘 Qwen3-Embedding,介绍其核心原理、优势、应用场景。还给出在 PAI 和百炼平台的使用方法,含部署、推理、微调等。通过对比实验,凸显其低延迟、低成本特点,未来将成语义理解核心设施。
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来,扩散模型在视频生成领域广泛应用,但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案,在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损,为技术落地提供基础。
夜间感知新突破!北航等提出红外主导的高效目标检测方案 | ECCV'26
在复杂视觉场景中,传统RGB - IR多模态检测方法在低照度等场景下因RGB退化影响检测效果。北航等团队提出的InfraNet,以红外为主,用质量感知机制控制RGB引导,在多数据集取得强竞争力结果。
清华、西交联合开源发布了Cheers : 一条更简洁、更高效的统一多模态路线
清华、西交联合开源发布CHEERS,提出面向统一多模态理解与生成的架构路线,在保持系统简洁前提下,统一理解与生成任务,继承开源预训练模型知识,在多项基准测试中表现优异,还实现4× token压缩。
华为开源突破性技术Flex:ai,AI算力效率直升30%,GPU、NPU一起用
11月21日,华为发布AI容器技术Flex:ai并联合高校将其开源。该技术基于Kubernetes构建,有三大核心突破,能提升算力利用率,异构兼容性优于Run:ai,将推动国产算力应用。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
支付宝 AI 出行助手高效研发指南:4 人团队的架构迁移与提效实战
本文介绍支付宝AI出行助手研发历程,其集成多种出行功能,基于xUI + KMP框架搭建。分享研发实践、挑战与策略,如迁移基础能力、卡片生态,适配标准框架,还提及KMP应用及数据度量体系,取得业务和研发效能成果。
训练时间减半,性能不降反升!腾讯混元开源图像生成高效强化方案MixGRPO
混元基础模型团队提出全新框架MixGRPO,结合SDE和ODE,简化MDP优化流程,提升效率与性能。还推出更快变体MixGRPO - Flash。MixGRPO训练时间降近50%,MixGRPO - Flash再降71%,效果和效率优于DanceGRPO。