「稳定性提升」共找到 3011 篇相关文章
究竟会花落谁家?DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期,DeepSeek发布V3.1新模型,采用全新混合推理架构,在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8,或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8,未来国产大模型或针对其专门优化。
腾讯再次试水?社交电商可不单单是拼流量这么简单!
社交电商的竞争核心并非只是流量,而是商品和服务的质量。腾讯在社交电商领域的最新尝试是微信小商店,它通过各种模式探索,试图在社交电商领域占据一席之地。
Windows AI助手免费进化!能操作电脑、登录网页、生成代码
Windows Copilot正式更新,Microsoft 365 Copilot中Researcher智能体新增“计算机使用”能力,能操作电脑、登录网页、生成代码等。更新已在预览版上线,还介绍了其运行机制和性能测试情况。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。
最新研究!大模型“角色扮演”无效了?
沃顿商学院研究测试6个主流AI模型,进行超25000次测试,发现告诉AI扮演专家角色,不会让其回答更准确,反向设定‘低知识’角色有时表现更好,角色扮演不是提高准确性的万能钥匙。
24小时、78轮实验、持续迭代,AiScientist自己把最优解一步一步逼出来了
中国人民大学高瓴人工智能学院的AiScientist挑战让AI持续推进研究工程。它采用“thin control over thick state”设计,通过分层编排和File - as - Bus等方式,在多任务上表现出色,为AI科研工程补上关键底座。
从被吐槽“套壳中国大模型”到自研封神!首次揭秘Cursor背后极速代码Agent如何对标GPT5.1 Codex,生成效率提4倍
10月29日,Cursor 2.0发布Composer大模型,效率约为其他模型四倍。开发者分享其成极速代码Agent方法,如强化学习、平衡训练与推理负载等,还提及未来方向及研发反思。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
最新发现!每参数3.6比特,语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量,提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度,发现GPT系列模型约每个参数3.6比特,还提出模型容量等相关定律,激发社区多方面思考。
从自己出题到自己选题:耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法,针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷,提出用影响力分数筛选高价值训练题,实现双模型协同动态进化,实验验证效果显著。