「复杂任务生成」共找到 4313 篇相关文章
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解最强模型,公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等,在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异,将业务经验沉淀到开源社区。
The Batch: 863 |推理提高了碳排放
新研究量化推理模型时代提供更优答案的环境成本,研究人员估算14个开源权重的大模型碳排放,发现推理与排放存在权衡关系,还指出战略性部署可降低排放。
Anthropic 反杀 OpenAI,LLM 企业市场新格局
Menlo Ventures 报告显示,Anthropic 超越 OpenAI 成企业 LLM 市场新王者。代码生成成杀手级应用、强化学习成扩展路径、Agent 时代到来支撑其胜利。企业重性能,支出从训练转向推理。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
LLM进入「拖拽时代」!只靠Prompt,几秒定制一个大模型,效率飙升12000倍
新智元报道,NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」(DnD),它基于提示词生成模型参数,无需微调适应任务,效率最高提升12000倍,零样本泛化能力出色。
Kimi新模型拿下代码开源SOTA,仅仅72B,发布即开源
深夜,Kimi发布新开源代码模型Kimi - Dev,在SWE - bench Verified上以60.4%成绩获开源SOTA。参数量72B,编程水平强。采用MIT协议,权重和代码已发布。官方透露了部分关键技术,更多细节待后续报告。
AI又来带货了!字节推出DreamActor-H1自动对齐手势和商品
在电商和数字营销领域,现有框架呈现效果不佳。字节推出DreamActor - H1框架,基于扩散变换器,集成Seaweed - 7B模型,能生成高保真人机交互视频,有效果突破但也存在局限。
Scaling没有墙!Anthropic CEO:AI实验室真相远超公众想象
Anthropic CEO Dario Amodei在摩根士丹利会议称Scaling Law未撞墙,2026年将激进加速。他用棋盘稻米寓言比喻,称当前处第40格,前39格增长只是前奏。还透露代码生成是AI能力爆发指标,Anthropic或在RSI取得进展,且重视人才文化。
清华开源一批「学习虾」,免费的「AI 私教团」来了
清华大学开源全球首个多智能体生成式学习AI技术框架OpenMAIC。它能将技术文档转化为学习课堂,还能解锁多种学习解法。其前身MAIC是重要学习平台,应用不断迭代,OpenMAIC功能强大,边界不止于课堂。
微软:LLM上下文学习并非真的学习!
微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。