「外推方案YaRN - V」共找到 1405 篇相关文章
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案,智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
刚刚,小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1,性能直追SOTA!
小红书人文智能实验室(hi lab)低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建,在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平,实测表现惊艳,还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
20人团队提前实现DeepSeek构想,AI算力变天?直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案,试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计,能应对大模型训推痛点,与DeepSeek构想契合,或成大模型专用架构分水岭。
ICML 2025 | 长视频理解新SOTA!蚂蚁&人大开源ViLAMP-7B,单卡可处理3小时视频
在视觉语言模型取得突破的当下,长视频理解挑战凸显。蚂蚁和人大团队提出视觉语言大模型ViLAMP,采用‘混合精度’策略,在多基准测试中超越现有方案,单卡可处理3小时视频,为实际应用带来新可能。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
无法蒸馏的美国市场,谁在分食 Frontier Labs 百亿美金预算?
本文围绕美国数据市场展开,分析了数据赛道的投资判断、公司增长难题、需求结构、最新趋势等。指出数据虽重要,但外部数据公司份额难线性外推;真实世界数据成新热点,各细分领域格局和投资方向不同。
对话 XYZ-Aquila丨Deep Search SOTA 背后 AI 到底怎么参与改进 AI?
近日,XYZ AI Lab发布两款面向Deep Search的Agent,在评测中领先。其采用AI4AI方法,让AI参与研发判断。团队接受采访,探讨AI4AI含义、与RSI关系、工作范式等,还分享了改进案例和未来方向。
解码加速15倍!EdgeRazor助推大模型在PC/移动端“狂飙”
大语言模型参数膨胀,端侧部署难,量化成主流轻量化方案。开源工具库EdgeRazor由南京大学和微软联合推出,采用MPQAD打破极低比特大语言模型“能力塌陷”,在性能、效率、易用性等方面表现出色,打通AI全生态链路。
Hermes推出Curator功能:自动清理Skill 仓库
Hermes推出Curator功能解决技能仓库膨胀问题。它每7天(可配置)自动运行,检查技能使用频率等数据,将30天未用技能标记为‘stale’,90天未用的移至归档目录,还能建议技能合并方案。