「效率瓶颈」共找到 1726 篇相关文章
吴恩达来信:AI 技能正在重新定义优秀开发者的标准
吴恩达指出市场对懂 AI 的开发者需求大,应届生失业率上升。面试看重利用 AI 辅助开发等能力,具备这些技能的人效率远超传统开发者,AI 工程正掀起变革,基础与 AI 知识结合造就高效开发者。
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab:找最好的人才,做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab,它在行业低谷时创立,坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制,如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等,还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
通用LLM压缩算法,居然藏视频编码里!2.5bit实现4bit性能,硬件无缝支持
LLM.265研究发现,视频编码器是高效的大模型张量编码器,现成视频编解码硬件压缩AI模型数据效率高。它灵活控制码率、可压缩多种张量,还能利用GPU硬件加速。实验显示其压缩效果显著。
击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
训练提速5倍,响应缩短50%:动态自感知能力,重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余,传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力,通过三模块协作,实现推理“精准瘦身”,解决根本冲突。
多突触神经元模型问世,国内团队打造类脑计算新引擎,登上《自然·通讯》
当前人工智能高能耗问题凸显,脉冲神经网络被认为更具生物合理性、能效更高,但缺乏平衡计算效率和生物合理性的脉冲神经元模型。国防科技大学与中科院团队合作提出 MSF 脉冲神经元模型,相关研究发表于《自然・通讯》。
马斯克挖不动的清华学霸,一年造出 “反内卷 AI”!0.027B 参数硬刚思维链模型,推理完爆 o3-mini-high
新加坡 Sapient Intelligence 推出小型模型 HRM,参数仅 2700 万却能解决复杂推理难题,其不依赖“思维链”,借鉴人类大脑工作方式。该模型准确率超先进思维链模型,推理能力强,具经济性,可提升任务效率。
不拼参数,拼认知:工业AI的边界与深水区 | 甲子光年
如今AI渗透工业各环节,形成“大小协同”格局,但面临场景复杂、数据孤岛等挑战。西门子凭借深厚积累构建工业体系,其Industrial Copilot等产品落地中国,还自研基础模型突破瓶颈,围绕‘AI for Real’理念布局。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
10项评测痛打GPT-4o!智源重磅开源全球最强具身智能大脑
近日,智源研究院开源具身大脑RoboBrain 2.0 32B版本和跨本体大小脑协同框架RoboOS 2.0单机版。RoboBrain 2.0在多项权威具身智能基准上刷新纪录,RoboOS 2.0创新性集成MCP协议与无服务器架构,二者双擎联动推动机器人迈向群体智能。