「LLM2CLIP」共找到 2842 篇相关文章
Karpathy:很多App就不该出生、人类唯一护城河只剩理解、CPU将沦为配角
在Sequoia Ascent峰会上,AI先驱Andrej Karpathy分享对2026年技术浪潮思考。他认为LLM是新物种,让部分旧软件多余,未来软件接口或为说明文本,还谈及模型能力不均匀性、创业机会、智能体经济及人类价值。
数学编码超越O3-high,英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集,采用Qwen2.5架构,基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token,多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力,32B版在数学与编程基准超越O3(High)。
输出token永久免费!Jev爆火后,开源版也跟着火了
本文报道OpenAI前研究员Diogo Almeida推出新型决策模型Jev,砍掉传统LLM文本生成功能仅专注判断,速度提升数十到上百倍,输出token永久免费,爆火后同思路开源模型Nimble随即上线。
Anthropic员工离职创业,估值10亿美元,也做「递归自我改进」
Anthropic离职员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta创立Mirendil公司,获2亿美元种子轮融资,估值达10亿美元。目标是构建工具平台,让科研团队自主训练AI模型,采用递归自我改进技术。
对话灵感实验室:全帧率 VLM、低成本与分层部署,业务现场不止需要炫技模型
InfoQ对话格灵深瞳灵感实验室,探讨多模态大模型下视频理解问题。指出传统视频模型抽帧处理浪费算力和信息,介绍LLaVA - OneVision - 2.0突破长视频理解瓶颈,还提及“视觉智能工坊”助力业务落地。
英伟达力荐,小团队两个月开源一款「光速级」智能体推理引擎
智能体时代算力需求庞大,LightSeek Foundation 小团队 2 个月打造大模型推理引擎 TokenSpeed,有 TensorRT LLM 性能、vLLM 易用性,受英伟达力荐且已开源,为智能体负载提供近「光速级」推理能力。
Karpathy 用 AI 给全美 342 个职业打了分: 程序员,律师最危险...
Andrej Karpathy上线项目karpathy/jobs,爬取美劳工统计局342个职业,用LLM打0-10分展示AI暴露程度。如程序员、律师暴露高,屋顶工等低。介绍了数据处理流程、可视化逻辑及额外用法。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,使模型在心智理论测试达人类平均水平,揭示构建社交智能AI方法论。
凯捷研究院最新报告:到2028年,Agentic AI市场规模4500亿美元
凯捷研究院报告显示,到2028年Agentic AI有望撬动4500亿美元经济价值,但目前仅2%企业规模化应用。其能自主执行任务,带来商业价值,不过面临信任危机,各行业巨头已开始探索落地场景。
只因一个“:”,大模型全军覆没
一篇论文发现冒号等符号、“Thought process:”等语句能欺骗LLM,让虚假回答通过。实验表明所有测试模型都会触发假阳性响应。研究人员构建新“评委”模型Master - RM,可让假阳性率接近0%。