「联合嵌入预测架构」共找到 1618 篇相关文章
重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」!阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日,阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战,实验显示其性能优、训练快,还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
用隐藏指令诱导AI给论文打高分,谢赛宁合著论文被点名:认错,绝不鼓励
最近,一些简单提示词在AI学术圈掀起风波,操作者将其隐秘嵌入论文诱导AI给高分。谢赛宁合著论文也涉此事,他紧急回应,承认过失,解释缘由并采取补救措施,还呼吁探讨AI时代科研伦理。
通向世界模型关键一步:EX-4D来了,实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域,相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题,PICO - MR团队提出EX - 4D,能从单目视频生成新视角视频,多方面表现出色。
生图效果媲美GPT-4o,一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大(广州)和字节联合推出开源框架ComfyMind,它是通用视觉生成框架,能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法,媲美GPT - 4o - Image,还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
OpenAI未公开的o3「用图思考」技术,被小红书、西安交大尝试实现了
OpenAI推出的o3推理模型打破传统文字思维链边界,实现图像融入推理过程。小红书与西安交大联合构建多模态深度思考模型DeepEyes,尝试实现类似能力,还开源技术细节,在多任务中表现出色。
函数向量对齐技术,让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜,发现遗忘源于模型激活带偏差新功能,非覆盖旧功能。还设计FVG训练法,保留并对齐函数向量,保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收,代码开源。
参数量暴降,精度反升!哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA
哈工大(深圳)和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN,能处理点云数据下游任务。它替代MLP,有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite,降参保量。实验表现出色。
人工智能驱动的科研新范式及学科应用研究
文章指出AI驱动的科研新范式通过数据、算力、算法深度耦合嵌入科研全过程,引发多方面变革。总结其特征与演化方向,分析学科应用要求与成功案例,还提出我国推动AI科研应用的启示与建议。
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。