「软硬协同设计」共找到 1668 篇相关文章
1000+页PDF解析速度暴涨3倍,MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型,文档解析速度大幅提升,是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构,有两层并行设计,效果出色且兼容性好,还分享了优质训练方法和优化思路。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。
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。
为什么AI总是"记错"你?我们造了一个"合成人生"来测试
现有AI记忆评测只记'事'不记'人',存在数据源窄、不重理解、注入成本高的问题。QuantaAlpha联合高校团队提出CloneMem基准测试,用'数字痕迹'评估AI Clone长期记忆能力,实验有反直觉结论并给出设计启示。
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。
AGI新技术路线:下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制,用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上,用块间代表交流机制实现线性复杂度,解决了传统方法的缺点,可实现理论上无限的上下文长度,对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
智源RoboBrain 2.0+RoboOS 2.0双发:问鼎评测基准最强具身大脑,刷新跨本体多机协作技术范式
近日,智源研究院发布具身大脑 RoboBrain 2.0 32B 版与跨本体大小脑协同框架 RoboOS 2.0 单机版。前者突破能力瓶颈,在多项基准测试表现优异;后者性能提升,实现轻量化部署。二者双擎联动推动机器人迈向群体智能,且已全面开源。
刚刚,中国AI闯入全球编程前二!前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉,Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四,是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色,是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型,编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
解析科大讯飞:把AI做成懂你的那一个|甲子光年
2025年中美AI发展路径分化,中国企业探索本土商业化道路。科大讯飞董事长刘庆峰提出自主可控、软硬一体、行业纵深、个性化四个关键词。其用华为昇腾芯片训练出可商用大模型,在多领域展现优势,还发布新功能和产品,为AI商业化提供“中国答案”。
CVPR 2025 | 如何稳定且高效地生成个性化的多人图像?ID-Patch带来新解法
本文围绕个性化多人图像生成展开,指出其面临身份特征泄露等挑战。介绍了早期方法的不足,提出全新的ID-Patch方案,阐述其设计思路、实验效果等,还探讨了提升空间与未来方向,该方案在多人物图像生成中有突破式提升。