「全局因果任务图」共找到 2057 篇相关文章
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
函数向量对齐技术，让大模型持续学习不“失忆”丨ICLR 2025
中国科学技术大学等校团队破解大语言模型灾难性遗忘之谜，发现遗忘源于模型激活带偏差新功能，非覆盖旧功能。还设计FVG训练法，保留并对齐函数向量，保护模型能力。相关论文被ICLR2025接收，代码开源。
DeepSeek揭秘o1后，小红书似乎破解了o3的技术路线，还开源了~
OpenAI闭源后，大家不知其先进模型技术路线，解密成重要任务。DeepSeek R1年初开源后引发关注，小红书团队核心贡献的论文似破解o3谜题，还开源模型等，为训练调优提供可行路线。
一分钟做3D音符版“跳一跳”，Flowith成通用Agent新“必玩王者”丨TIP 003
Flowith作为较早出海的AI产品，以自由画布+通用Agent组合出圈。其Neo版本技术功能强，产品服务有亮点，如不限DeepResearch任务、以人为主的智能代理、回答速度快等，虽有不足但未来值得关注。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
颜水成领衔，给AI分段位！超100款多模态模型，无人达到L5
十所顶尖高校联合发布General - Level评估框架和General - Bench基准数据集，用五级分类制明确多模态通才模型能力标准。评估超100款模型，发现多数在L2 - L3，无L5模型，揭示当前模型不足。
今天起全员免费！GPT-4.1上线ChatGPT，首波实测：又快又听话，油腻感没了
今天凌晨起，GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计，推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽，性价比高，是日常编码的好选择。
TreeHop：无需LLM的高效多跳问答新范式
多跳问答（MHQA）任务有挑战，现有方法依赖LLM，计算成本高、延迟显著。TreeHop研究提出新方案，摒弃LLM，通过嵌入空间动态更新，降低延迟、减少模型参数量，还在主流数据集表现佳，适合工业应用。
纯血国产！4B模型越级打怪，杀入万亿赛道
9月1日，Hugging Face上线星火X2.5-4B和1.7B开源端侧模型，在多指标测试中表现优异，实现“越级打怪”。该模型基于全国产算力平台训练，在断网笔记本上实测效果惊艳，使用了两项技术提升能力，适配性强。
撞名Anthropic的“外挂”刷屏：让“DeepSeek V4‑Pro碾压 Fable 5”但无人能复现，Token开销反而翻倍
J - Space Cognition Suite社区项目在X上传播，称不修改DeepSeek V4 - Pro模型权重，用推理时Harness能提升其在多项Agent Benchmark表现，超Fable 5，但未第三方复现，且Token开销可能翻倍。