「低精度计算」共找到 1790 篇相关文章
NUS Show Lab 寿政教授:打通自回归与离散扩散,打造下一代具身大模型底座|ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享,团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构,解决多模态理解与生成融合痛点,延伸至具身智能领域,突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
腾讯 Marvis 上线 iOS 版:你电脑上的专属 AI 牛马,终于可以装进口袋了
腾讯 Marvis 是应用宝团队推出的个人 AI 助手,四端已打通。它有云端和端侧两种模式,具备跨端远控和本地知识库等被低估的能力,还与微软、英特尔合作,是国内有本地模式的优选。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。
当 Agent 开始接管工作流,企业最在意的三件事:安全运行、稳定交付、持续进化
Agentic AI 开发落地使基础设施问题凸显。AI 产业转向重视模型部署等,CPU 受关注,云计算角色转变,容器重要性凸显。Agent 应用规模化落地,AI 负载变化,Agent Infra 要解决四个问题,云和 CPU 任务也在改变。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈:架构没那么重要,数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出,架构没那么重要,数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节;当前数据集远不够多样;大语言模型有语言空间的世界模型,但视觉空间的还缺失;记忆是瓶颈,智能体只是权宜之计;AI目前还替代不了研究生。
消费级显卡可以快速上手跑!面壁智能MiniCPM-o 4.5发技术报告
面壁智能联合多方发布MiniCPM-o 4.5技术报告。该模型是业界首个端到端全双工全模态大模型,参数约9B,依托Omni - Flow框架,多项性能对标前沿大模型,还推出多种使用方式,兼顾普通用户与开发者需求。
上市首日大涨383%,上海跑出“全球AI硅光芯片第一股”
4月28日,曦智科技在港交所上市,首日涨幅383.62%,认购阶段成绩亮眼。其由沈亦晨创立,从光计算转型光互连后迎来转机。虽营收增长但亏损大,研发投入高,此次IPO募资用于研发等。
浅析 Amazon S3 Files:工作机制、性能边界与选型思路
4月7日,AWS发布新服务Amazon S3 Files,可将S3存储桶作为高性能共享文件系统挂载到计算节点。本文分析其底层实现、工作机制、性能边界,与其他对象存储文件化方案对比,指出适用场景。
3D生成告别「穿模」噩梦!VASTx清华将蒙皮权重Token化,统一生成骨骼与权重,GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易,让它“动起来”难,传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化,构建TokenRig框架,引入GRPO算法,提升了AI自动绑定精度和泛化能力,助力3D动画自动生产。
谷歌悄悄加了个按钮,Gemini长出手脚变打工人!三巨头抢着教AI干活
谷歌悄悄为Gemini添加「Agents」入口,其将从聊天助手转变为Agent运行平台。谷歌还推出无代码/低代码的Agent Designer。此外,谷歌、Anthropic、OpenAI在编排层展开竞争,焦点转向谁能让更多人用上Agent。