「落地策略」共找到 1894 篇相关文章
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
逆天!Mata用13个参数26字节让模型正确率从76%飙升至91%
Meta等机构研究人员发布TinyLoRA极致微调技术,配合强化学习,能在几乎不改变大模型原有结构下,用极少数参数激发其推理能力。该技术在数学推理上表现出色,还探索了参数共享策略和存储精度问题。
AI 编程别光凭感觉:手把手实操 SDD,把 Vibe Coding 拉回工程轨道。
在AI编程中,“Vibe Coding”模式在大型项目上存在弊端,易带来架构不一致等问题。规范驱动开发(SDD)应运而生,它将重心移到“定义规范”。文章介绍了SDD理念、工具、流程,还给出实操步骤与落地建议。
全球首款120通道PCIe5交换芯片面世,为国产AI基础设施赋能
随着AI算力需求增长,芯动科技推出全球领先的104/120通道PCIe Gen5交换芯片。该芯片功能及性能全面对标国际行业龙头,可适配全场景应用,其落地标志国产高端PCIe交换芯片实现关键跨越。
大模型微调评测入门:看懂这些指标,才知道模型好不好
文章指出大模型微调中很多新手重“调”轻“评”,评测是决定模型落地的关键。介绍分类和生成任务评测指标,给出实操步骤,还说明如何综合判断模型好坏,最后展望评测技术朝自动化等方向发展。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
TPAMI | DC-SAM:打破SAM交互限制,基于循环一致性的图像与视频上下文分割方法
北京邮电大学联合南洋理工大学等机构发表论文,提出 DC - SAM 框架及 IC - VOS 基准。DC - SAM 含特征融合、正负双分支循环一致性提示生成等部分,实验在多基准测试获 SOTA 性能,为视觉大模型落地提供方案。
Agent时代,为什么多模态数据湖是必选项?
AI时代,数智化底层是基建深耕。企业要构建多模态数据湖,因其能处理多模态数据,唤醒沉睡数据,驱动业务,还提供工程确定性。火山引擎给出升级路线及选型指南,其多模态数据湖已在多行业落地。
百川开源医疗大模型 M3,王小川:今年会发布两款 ToC 产品,正在做硬件
1月初OpenAI、Anthropic推出医疗产品,百川智能也开源医疗大模型Baichuan - M3,评测成绩突出。王小川表示今年会发布两款ToC产品,还在做硬件,阐述了百川在医疗领域的目标与策略。
吴晓波:“AI闪耀中国”2025(年度演讲全文)
吴晓波在“AI 闪耀中国 2025”演讲中,深入 65 家企业产业现场,勾勒 AI 落地中国图景。指出中美在 AI 领域形成竞赛格局,2025 年是智能体元年,还阐述了 AI 在多领域的应用及对创业的影响。