「双模式策略优化」共找到 2002 篇相关文章
芯片企业突然官宣涨价!
1月27日,中微半导对MCU等产品涨价15% - 50%,称受供应紧张、成本上升影响。国科微也宣布自1月起对KGD产品调价,最高涨80%。国内半导体企业通过价格策略应对波动,深化布局与投入。
机器人看不清,蚂蚁给治好了
天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣,问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth,无需换硬件,用创新算法和大量数据提升性能,还将开源数据集。
重复一下提示词,Gemini准确率竟从21%飙升至97%!
Google Research团队研究发现,重复提示词可让Gemini准确率从21.33%升至97.33%。该策略能提升主流大模型非推理任务表现,在多模型多基准测试中优势明显,且不增加延迟。
Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案
文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。
刷榜自动驾驶语义场景补全!北大新作:高维度、高密度 | AAAI'26
北京大学彭宇新教授团队提出视觉语义场景补全方法HD² - SSC,通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决现有技术维度与密度差异问题,在两自动驾驶数据集上取得最优性能。
所有大模型,都学物理学:北大物理系一篇研究,震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理,提出新颖方法估计 LLM 生成方向性,揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象,还能用物理指标给大模型画像,让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。
实测完豆包Seedream 4.5,替我设计师朋友哭了
火山引擎推出图像创作模型Doubao - Seedream - 4.5,有强化原图保持、多图组合生成、优化海报排版与Logo设计等主打点。经实测效果不错,已全量开放API并公测,官方还给出生图tips。
告别“试验田”:当大模型真正嵌入 ERP、供应链与核心决策流 | AICon
文章围绕大模型嵌入企业核心系统展开,邀用友罗小江等担纲。介绍鞍钢赵伟升级 RAG 技术、用友罗小江构建决策架构、京东耿东阳用大模型优化供应链的案例,为企业数智化转型提供参考。