「多模态生成模型」共找到 8810 篇相关文章
三星研究院发布手机端侧大模型MeKi:基于Memory的LLM扩展新范式,支持旗舰手机端侧部署
三星研究院发布端侧大模型架构MeKi,提出用存储空间扩展模型容量、提升LLM性能的新范式。它利用手机ROM缓解内存压力,实现容量与性能提升。实验显示其性能、效率表现优,为边缘部署LLM提供新思路。
AIAA J | 香港理工大学王旭等:目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性,提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著,还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
大模型之外,向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成,而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量,在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向,分享做法,还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
盛大AI研究院新作:流式生成超越非流式,一句话让虚拟人动作丝滑如真,推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion,首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列,解决了现有方法的问题,在多数据集评估中表现优异。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens,大模型依然能深度思考
近年来,CoT 推理成为提升大模型复杂问题求解能力的重要路径,但带来效率问题。浙江大学等团队提出 Heima 框架,将冗长 CoT 压缩为少量 thinking tokens,在减少 token 数的同时保留推理能力,已被 ICML 2026 接收。
一图看透全球大模型!新智元十周年钜献,2025 ASI前沿趋势报告37页首发
新智元十周年峰会发布《2025新智元ASI前沿趋势报告》与《2025新智元ASI产业图谱》,预测2027达ASI临界,智能体全面爆发。报告展示全球大模型格局,中国开源模型表现亮眼,还揭晓了创新大奖。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。
浙江大学联合华为发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型
2025年9月18日,浙江大学任奎教授团队联合华为在“华为全联接大会2025”发布国内首个基于昇腾千卡算力平台的DeepSeek-R1-Safe基础大模型,提升了我国AI系统自主安全防控水平,该模型已全面开源。