「硬件适配」共找到 793 篇相关文章
Jina 第4版：多模态向量检索，统一适配，挑战3大任务
Jina第4版基于Qwen2.5 - VL模型扩展，支持单向量和多向量输出。它经对比学习和任务特化训练，推理时可按需选LoRA适配器，能利用多模态处理能力优化不同任务性能。
疯狂小扎边裁员边给高管发钱！元宇宙硬件成重灾区
据纽约时报等报道，Meta近日一边裁700人，涉及多部门，内部还评估更大规模调整；一边为6位核心高管设股权激励，收益与股价挂钩。这源于AI烧钱，Meta要开源节流，优先AI等现实方向。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
3.9k星星爆火硬件开源，用Wi-Fi实现室内人体活动检测。
智能家居有诸多需求待解，如家庭安防、老人看护等。ESPectre开源项目用Wi-Fi检测室内人体移动，无需摄像头和红外传感器，配件成本低，利用Wi-Fi信道状态信息及高效算法实现功能。
告别“云端依赖症”：AI为何要“锁”进本地硬件里？｜甲子光年
过去三年，AI产业沉浸在云端幻象，但走进现实面临诸多阻力，如物理距离、隐私、试错成本和监管等问题。下一阶段AI竞争转向算力位置争夺，英特尔酷睿Ultra系列处理器助力多行业实现本地算力部署。
对话鹿明CTO丁琰：数据会反向决定模型，甚至影响硬件形态 | GAIR 2025
本文是对鹿明CTO丁琰的访谈。丁琰博士最早将UMI落地实践，其数采方案「FastUMI」受青睐。他认为UMI是完整体系，数据会反向影响多方面。还对比多种数采方式，介绍FastUMI改进及Pro版优势。
Sora 模糊视频有救了！强大的免费开源AI视频处理工具！硬件要求低！
Video2X-QT6是免费开源AI视频处理工具，支持视频超清放大、补帧，兼容CPU和GPU，低配置电脑也能用。6.0.0版本用C/C++重写，速度快、跨平台，还能处理图片。介绍了不同系统安装方法等。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo，还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo，从底层训练重塑，增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench，模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系，助力企业实现算力自由与安全管控。
星标超 29 万，OpenClaw 两天两次大更！适配GPT 5.4，告别“抽卡式 Prompt”
GitHub星标超28万的AI Agent开源项目OpenClaw，在周六与周日迎来两轮重量级更新，集中在模型能力、Agent架构、工程部署及安全机制四个方向。2026奇点智能技术大会将邀专家探讨其产业实践价值。
单条演示即可抓取一切：北大团队突破通用抓取，适配所有灵巧手本体
在灵巧手通用抓取研究中，传统强化学习面临挑战。北大及BeingBeyond团队提出DemoGrasp框架，以一次成功抓取演示轨迹为起点，通过编辑轨迹适应不同物体与姿态，提升学习效率和真机性能，实验效果出色。