「轻量端侧模型」共找到 7811 篇相关文章
IBM推出轻量多模态文档神器!OCR与QA超GPT-4o,识别率高达98%!
日常文档处理麻烦,现有工具或体积大、算力消耗高,或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling,仅258M参数,性能超 GPT - 4o,适用于多场景。
从少样本到千样本!MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架,突破 LLM 在上下文学习局限,能学上千示例,在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新,效果惊艳且应用潜力大,还指明未来研究方向。
LLM内部竟藏着众多策略模型?自所&腾讯团队首次揭示大模型RL新机制
中国科学院自动化研究所与腾讯AI Lab团队,从可解释性分析出发,发现LLM内部含多个可采样内部策略,揭示不同模型推理熵模式,提出BuPO算法,在复杂推理任务上表现优于传统算法。
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。
重新定义检索!一款真正“跨模态”的 RAG 模型来了!用音频搜视频、文本找音乐!
传统RAG有速度慢、细节丢失等问题。Vidore开源的ColQwen - Omni 3B多模态RAG模型,支持跨模态检索,能直接处理音视频原始数据,保留细节,检索速度快,还具备轻量高效等特性,适用于多场景。
比英伟达早,比李飞飞强,大晓Kairos原生一体化世界模型定义物理AI新路线
大晓机器人发布 Kairos 开悟世界模型,其首创“多模态理解 — 生成 — 预测”原生一体化架构,采用跨具身渐进式训练体系和“以人为中心”的数据金字塔,还实现端侧部署,在四大权威具身智能基准上全面登顶。
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
60%情况下,主流大模型没理解风险只是装懂!别被模型的“安全答案”骗了
研究发现超60%案例中主流推理模型生成合规答案却未真正理解风险,存在系统性漏洞。淘天集团团队引入“表面安全对齐”术语,推出Benchmark研究该现象,还介绍了数据集生成流程及评测指标。
华为盘古大模型:被芯片牵制的“千古”模型
华为盘古大模型团队员工自曝内幕,称其受芯片限制,早期算力有限、训练困难。还指出内部存在造假、套壳等问题,如135B V2套壳Qwen 1.5 110B,pangu pro moe 72B套壳qwen 2.5的14b等,导致人才流失。
无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。