「动态压缩」共找到 561 篇相关文章
大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026
生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。
AI Native的组织架构应该是怎么样的?Block CEO:每家公司都可以压缩成一个agent
Block CEO Jack Dorsey 认为传统公司层级制度在 AI 时代已无必要,AI 可承担协调等功能。Block 以 AI 为中心重建公司,构建两个世界模型,搭建四层架构,裁员 40%,重新定义人员角色和 CEO 工作。
腾讯AngelSlim重磅升级!面向全模态的大模型压缩算法工具包,推理速度飙升 1.8倍!
近年来,推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现,支持多模态场景,最高可实现 1.9× 推理加速,还具备多亮点。
推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。
世界模型太慢?西交大提出Fast LeWorldModel:用「动作前缀并行预测」让动态估计加速4倍
视觉规划里世界模型‘想象’过程慢,西安交通大学研究团队提出Fast LeWorldModel,从根本改变预测方式,实验显示其提升了成功率,还大幅缩短规划时间。
微软 CEO 纳德拉:离了 AI 软件开发没法想!编程如诗都是“压缩”。社区:必须拥抱变化。
微软CEO纳德拉在访谈中表示,如今软件开发离不开AI,AI编程已成标配。他强调AI本质是赋能人类的工具,还提及AI普及挑战,同时保持对AI局限性的清醒认知,分享领导哲学与诗意展望。
告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
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。
教你用 Lovart 生成超炫 PPT 视频封面
受海外老哥启发,探索出用 Lovart 生成动态 PPT 背景的提示词,提示词放评论区。
视频世界模型跑长序列不「崩」了!用光流约束+历史记忆+多步训练,让动态场景稳如磐石
现有视频世界模型在长时间交互中易出现运动不合理与场景崩坏问题,核心原因是误差累积。MagicWorld提出面向长时稳定性的交互式建模框架,通过光流约束、历史缓存检索和多步聚合训练,有效缓解误差累积。