「模型性能提升」共找到 9236 篇相关文章
重磅!OpenAI时隔五年再发布开源模型gpt-oss:开源SOTA,可在16g笔记本运行
谷歌推出Genie 3后,OpenAI宣布发布开源推理模型gpt-oss,有gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个型号,采用混合专家架构和4位量化方案,能快速推理,原生支持128k上下文长度。文章还介绍了模型表现、训练等情况。
Sand.ai重磅更新MagiAttention,正在定义分布式Attention性能新标杆
2025年4月,Sand.ai开源MagiAttention v1.0.0。如今发布v1.1.0,适配Blackwell新架构,构建原生Group Collective原语,经系统级协同优化,在多模型训练中得到实证,展现卓越性能。
大模型一年内就会吞噬 Harness!Google AI Studio负责人:深耕垂直领域才是创业公司唯一生路
Google AI Studio负责人Logan认为,大模型一年内将吞噬Harness,90%的Agent中间件公司最多存活12个月。创业公司应深耕垂直领域,Google用Anti - Gravity平台串联产品,推动智能体发展,且模型后训练潜力巨大。
炸裂!Claude以第一作者写论文反驳苹果「推理模型根本没有推理能力」:苹果有三大错误
苹果论文称推理模型无推理能力,引发争议。Anthropic的Claude Opus以第一作者写论文反击,指出苹果研究有混淆‘推理失败’与‘输出截断’等三大问题,还通过实验证明模型能力,强调需更聪明评估方法。
给 iPhone 装个“最强本地大脑”:Google 开源模型 Gemma 4
Google 4 月初发布开源模型 Gemma 4,可离线运行在 Google AI Edge Gallery 上。它在多项基准表现出色,采用 Apache 2.0 协议,开发者可集成到 App。还介绍了在 iPhone 离线使用方法及适用场景。
告别大模型“失忆”!人大开源MemSifter:轻量代理先思考再回忆,搞定长时记忆
当前大语言模型在长周期任务中,长时持久记忆管理陷入“精度不够”和“成本太高”的两难困境。中国人民大学团队提出MemSifter框架,将记忆检索工作外包给轻量级代理模型,在8个权威测试中超越现有方案,且已开源。
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。
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。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗?新基准揭示:表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类!
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试,评估多模态模型物理推理能力。测试显示,即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%,远不及人类的75.6%,且模型在多方面存在结构性缺陷。
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。