「时间推理机制」共找到 3046 篇相关文章
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。
OpenAI深夜数连发:o3降价80%,o3-pro上线,奥特曼最后一次手发长文,开源模型却延期了……
OpenAI昨夜动作不断,o3模型降价80%,o3 - pro发布,开源模型延期。Sam Altman发长文《温和奇点》,预测AI发展时间线。o3价格虽降但使用成本仍有差异,o3 - pro性能强却推理慢,开源延期引发猜测。
阿里云Tair KVCache仿真分析:高精度的计算和缓存模拟设计与实现
阿里云Tair KVCache团队推出Tair - KVCache - HiSim,这是面向分布式多级KVCache管理的高保真LLM推理仿真分析工具。它能在通用CPU上高精度预测性能,支撑计算选型、存储规划和调度协同等决策,还介绍了其架构、组件、验证及性能评估等内容。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算(HPC)在大模型时代的重要性,以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术,陈文光、翟季冬等助力大模型训练,武永卫团队优化推理,张悠慧探索类脑计算。
蚂蚁Ring-1T正式登场,万亿参数思考模型,数学能力对标IMO银牌
10月14日凌晨,蚂蚁万亿级思考模型Ring-1T正式登场,这是全球首个开源的万亿参数思考模型。它在多项基准测试中表现出色,数学能力达IMO银牌水平,还展示了强大的代码、推理、写作等能力,其背后是IcePop算法与ASystem框架的支撑。
AI 基础知识从 0.5 到 0.6—— Transformer 架构为何能统治AI领域?
文章围绕Transformer架构展开,先介绍其诞生背景,对比CNN、RNN等模型,阐述其在多领域的核心地位。接着剖析工作流程、实现原理,包括QKV机制、多头注意力等。最后列举T5、GPT等常见架构模型,并提及通义千问3与MCP协议。
英伟达暂时让全世界松了一口气
美东时间周三盘后,英伟达公布超预期三季度财报,黄仁勋驳斥“AI泡沫论”。此前科技股因泡沫担忧低迷,英伟达业绩成观察AI需求窗口。财报虽亮眼,但市场担忧未消,且财报也有风险,如非核心业务不佳等。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露,前端赶超Fable 5!
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏,传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色,一次成型、精准零失误,性能超Fable 5,但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练,还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
SAPO:让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一,但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO,用平滑门控函数替代硬剪切,实验效果良好。
超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。