「长序列合成」共找到 895 篇相关文章

开源动态8

让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈

上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。

量子位
算法论文9

苹果LensVLM:长上下文压缩成图片,模型边看边「放大」

本文介绍苹果基础大模型团队与杜克大学联合提出的LensVLM方案,针对长上下文压缩易丢失关键信息的痛点,提出将长文本压缩为图像、模型按需展开细节阅读的新思路,相关研究已被NeurIPS 2026接收,公开了模型、代码与可体验Demo。

机器之心
开源动态7

可从表复杂文档中提取结构化数据的Python库agentic-doc,支持100+页PDF长文档

LandingAI的Agentic文档提取API可从复杂文档提取结构化数据,Python库agentic-doc封装该API,支持100+页PDF长文档,有自动重试、并行处理等功能,还能可视化调试。

GitHubStore
产品应用8

32倍加速,58秒搞定720p视频!字节发布离散自回归框架,统一视觉生成和长视频生成

字节发布InfinityStar框架,将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒,还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型,将时空分离,通过多项技术优化,性能表现出色,不过也存在一些技术局限。

AIGC开放社区
算法论文8

8B模型可以超过GPT-4o!并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp

大模型长文本推理存在瓶颈,作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新,能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%,特定任务超 GPT - 4o。

机器之心
算法论文8

ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES:为强化学习合成更有价值的样本

强化学习获取高质量样本成本高、风险大,现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES,将情景记忆机制引入可控扩散模型,提升下游强化学习算法表现,论文已被 ICML2026 录用。

机器之心
开源动态8

不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B

上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。

量子位
开源动态8

全流程国产GPU,上下文提速100倍!中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型

中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0,训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度,超长序列处理速度快,还开源7B模型,为类脑智能发展提供新思路。

新智元
产品应用8

Token烧不起了?比肩Claude Opus 4.6免费模型来了,还将开源

昆仑万维旗下天工AI发布SkyClaw - v1.0,为Agent场景深度优化,免费试用后将开源,价格低。性能超同级别开源对手,逼近闭源巨头。训练围绕环境构建、数据合成、强化学习展开,适合长链路Agent工作流。

AIGC开放社区
算法论文8

ICML 2025 | 千倍长度泛化!蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解

在大语言模型发展中,长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA,可端到端学习检索相关片段,实现超长序列处理与泛化,其Triton kernel实现已开源,论文被ICML 2025接收。

机器之心