「音频向量模型」共找到 7765 篇相关文章
单张显卡跑出15倍推理速度,aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色,超越部分千亿级大模型,还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
美国视频生成老炮儿,入局世界模型
Runway发布首个通用世界模型GWM - 1及一系列变体,包括GWM Worlds、GWM Avatars、GWM Robotics,均基于Gen - 4.5构建。还对Gen - 4.5升级,新增原生音频生成、编辑和多镜头编辑功能。
警惕!大模型成本倒挂:你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象,低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集,指出推理token是成本倒挂主因,且实际开销难以预测。
“通用大模型微调成为行业模型是伪命题”?医疗 AI 深度重构,传神语联创始人何恩培:孪生智能体能砍 70% 线下复诊工作
本文为《2025年度盘点与趋势洞察》系列内容,传神语联创始人何恩培认为通用大模型微调成行业模型是伪命题。他表示孪生智能体能砍70%线下复诊工作,还分享了医疗AI发展、中医和西医落地方向及突破方向等见解。
人大-清华-腾讯发布:音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文,目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案,构建数据集、设计LoRA结构、统一架构,训练分预训练和指令调整两阶段。
音频大模型安全可信度的全面“体检”!6大维度,清华南洋理工联手打造
南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust,将ALLMs评估扩至六个核心维度,探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发,揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。
万字长文!大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开,先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求,再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术,如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
“AI大神”李沐终于开源新模型,爆肝6个月,上线迅速斩获3.6k stars!
7月23日,“AI大神”李沐开源音频基础模型Higgs Audio v2,构建于Llama - 3.2 - 3B之上,预训练数据丰富。该模型在多个测评中成绩领先,有多种能力,李沐介绍其技术及训练方法。
以小博大!Nanbeige4-3B重磅开源:硬刚Qwen3,挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀,成本升高,业界重注小语言模型。近日,Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B,在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型,开源印证小模型潜力。
ACL 2025杰出论文!用能力显著向量让大模型下游任务性能预测更精准
上海人工智能实验室与复旦大学联合研究成果《Capability Salience Vector》获ACL 2025杰出论文奖。提出能力显著向量(CSV)解决验证损失与下游任务能力脱节问题,实验验证其提升了下游任务表现可预测性。