「参数化记忆」共找到 2003 篇相关文章
设计师集体沸腾！阿里开源千问图像编辑模型，支持语义及外观的双重编辑！
阿里Qwen团队于2025年8月18日发布Qwen-Image-Edit模型，基于20亿参数的Qwen-Image模型，结合Qwen2.5-VL和变分自编码器，支持语义及外观双重编辑，能精准修改文字，已上线Qwen Chat等。
商汤王晓刚：世界模型将加快AI从数字空间进入物理世界，「悟能」想做那个桥梁
具身智能“大脑”成AI竞争焦点，“世界模型”或是通往“类人智能”的解法。商汤科技王晓刚认为世界模型将加快AI从数字空间进入物理世界，其推出的“悟能”具身智能平台想做这个桥梁，还谈到具身智能发展面临的问题与挑战。
LangChain CEO 再聊 Agent：chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来
LangChain CEO Harrison Chase 和企业 Agent 平台 Dust 的 CEO Stanislas Polu 在播客中探讨 Agent 发展。他们认为 Agent 是光谱，Agentic 程度更重要；chat 模式只是起点，Ambient Agents 才是未来；还谈及多智能体系统及 AI 创业等话题。
美团提出多模态推理新范式：RL+SFT非传统顺序组合突破传统训练瓶颈
美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4，有8B、0.5B两种参数规模，以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新，性能领先，适用于综述生成、工具调用等场景。
我去，还能这么玩？AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是 Nanonets 开源项目，为全流程无 OCR、零云依赖的本地文档结构化提取工具，适用于多种文档类型，支持字段与表格识别。它零 OCR 误差小、可本地部署，还能灵活接入模型。
微软等提出「模型链」新范式，与Transformer性能相当，扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展，扩展 Transformer 架构成趋势，但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念，构建模型链学习范式，应用于语言模型得 CoLM 系列，实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
AI Coding时代的柔性之美：从静态软件到自演化软件，软件研发正在重新进化
本文为王博在《AI原生软件研发成熟度模型AISMM 2026》白皮书发布之际撰写，探讨AI Agent介入后软件形态、研发流程的变革，提出柔性软件概念与传统软件柔性化路径，为企业AI原生研发提供参考。
开源Top2！实测阶跃Step 5 Preview，真有点猛啊…
本文是量子位作者对阶跃星辰新发布的开源旗舰大模型Step 5 Preview的实测与解读，介绍了其参数架构、评测排名、成本优势，展示了多类任务实测效果，分析了技术路线与行业价值。