「架构升级」共找到 2541 篇相关文章
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL，能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务，重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题，介绍了模型结构、训练阶段等内容。
豆包 Seed 2.0 Lite升级：给 Agent 装上眼睛和耳朵
近期模型发布竞争激烈，作者做视频字幕常遇识别错误，因语音识别工具缺上下文。字节方舟的豆包 Seed 2.0 Lite 升级后能听，还可结合上下文准确输出字幕，成本降 20%，也能理解视频，为工作流补全感知。
华为新架构砍了Transformer大动脉！任意模型推理能力原地飙升
即便Transformer是AI世界基石，但遇到复杂数学题或多步逻辑推理时表现不佳。问题出在Attention机制。华为诺亚方舟实验室推出Nexus高阶注意力机制架构，能提升模型推理能力，且参数零增。
Ollama升级模型调度系统：内存管理更精准，多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统，精确测量运行模型所需内存，带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升，更多模型正迁移，还在开发iGPU支持，评估NPU支持。
成本降九成，准确率100%！MIT反常识架构挑战硅谷信仰
慕尼黑工业大学等研究者指出企业AI落地问题源于数据乱。RUBICON架构用AQL查询语言，把操作权交用户，让LLM在精确范围工作。测试中它准确率100%，成本低，优于现有智能体AI方案。
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。
创智突破：AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构
创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH，自主发现106个超越人类设计的神经网络架构，建立“科学发现缩放定律”，实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变，还将成果开源推动研究发展。
编码器-解码器架构的复兴？谷歌一口气发布32个T5Gemma模型
谷歌在xAI吸引眼球时更新Gemma系列模型，发布多模态模型MedGemma，还一口气推出32个T5Gemma模型。该模型基于适应技术，性能表现佳，引发编码器 - 解码器架构复兴讨论。
视觉生成的另一条路：Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享，以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理，对比其与扩散模型，展示Infinity升级方案成果，它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
地平线首曝BPU「黎曼」架构，用数学流形重构AI计算
2025 年 12 月 8 日深圳举办的地平线技术生态大会上，地平线首曝 BPU「黎曼」架构，用数学流形重构 AI 计算。还发布第四代编译器，推出 HSD Together 模式，开源具身智能模型，欲构建物理 AI 世界底层生态。