「协同效率」共找到 1569 篇相关文章
小红书开源大模型dots.llm1，初次出手，小有惊艳！国外网友们又炸了……
小红书hi lab团队公布首个开源大模型dots.llm1，这是142B参数的MoE模型，仅14B激活参数就能与Qwen2.5 - 72B打平。它开源力度大，训练效率高，数据处理精细，训练稳定，获国外网友高度关注。
RAG技巧与底层代码剖析
文章深入剖析 RAG 技巧与底层代码，从用 Python 基础库构建 RAG 系统，到多种优化方法如上下文增强检索、添加上下文块标题等，还涉及查询改写、重排序等技术，最后介绍了上下文压缩、反馈机制等提升系统效率和质量的方法。
“不用 Cursor和 ChatGPT、手写代码的开发者，怕不是疯了？”
本文围绕开发者是否应使用AI辅助编程展开讨论。支持者认为大模型能提升效率，解决琐碎问题；反对者则质疑其可靠性。文中还分析了大模型在编程中的优缺点，如能生成代码但也有幻觉等问题，并反驳了一些反对观点。
高精度全身操控！从文本输入生成全身操控物体的动作
物体操控的整体动作生成是具广泛应用但极具挑战的任务，核心挑战在于手部与身体协调及关节式物体操控精度。香港大学提出协同扩散噪声优化框架CoDA，优化三个专用扩散模型，还采用BPS统一表示提高交互精度。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展，涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用，探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略，还涉及多模态大模型推理多方面内容。
苹果提出原生多模态Scaling Law！早融合+MoE，性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标，常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究，对比早融合与后融合，探讨多种因素对模型性能影响，发现早融合、多模态MoE优势，为后续研究指明方向。
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
吃灰 AI 眼镜爆改“交警 Copilot”，函数计算AgentRun 实操记录
作者将吃灰的Meta Ray - ban眼镜爆改成“交警Copilot”，介绍了“端 - 管 - 云”协同框架，分享客户端与服务端开发过程。还探讨用Agent架构和FaaS的原因，指出其在应对需求变化、节省成本等方面优势，最后提及项目待优化处。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。
第二代InfLLM开源，同尺寸快三倍！零参数，可训练稀疏注意力
新智元报道，清华、OpenBMB和哈工大提出零额外参数、训练高效的原生稀疏注意力框架InfLLM-V2，仅用5B长文本词元就能完成训练，相比稠密注意力机制有显著加速，性能接近传统稠密模型。