「软件栈优化」共找到 2064 篇相关文章
让图像生成告别 AI 味!清华 + 港中大 + 腾讯混元联手推出SRPO
腾讯混元联合港中大、清华推出SRPO,解决文生图技术痛点。它结合Direct - Align和SRPO,提升图像审美等,训练时间缩至十分钟,在测试中碾压主流方法,不过对冷门风格控制和机制可解释性待提升。
Qwen3-Next:迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型,通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势,还说明使用方法,包括在多平台部署及处理超长上下文,展望持续优化架构。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引,深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤,涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练,还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述!四个维度深度剖析搜索智能体
上海交大团队发布首篇「搜索智能体」综述,从如何搜索、优化、应用、评估四个维度剖析。随着LLM兴起,搜索从传统模式向搜索智能体转变,虽有潜力但缺统一研究视角与评估框架,该综述提供了路线图。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型(特别是 Stable Diffusion XL)推理速度提升高达 3 倍的方法,讲解五种优化技术,还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
一个“蠢问题”改写模型规则!Anthropic联创亲曝:瞄准Claude 5开发爆款应用,最强模型的价值会让人忽略成本负担
Anthropic联合创始人Jared Kaplan在YC分享Scaling Law对大模型发展的影响及对Claude等模型的意义。他认为AI发展不平衡,建议构建未完全跑通的产品,还介绍了Claude 4优化,探讨人机协作等内容。
万亿参数狂欢!一文刷爆2025年七大顶流大模型架构
文章深入剖析2025年顶级开源模型的创新技术,介绍了DeepSeek V3/R1、Kimi 2、Qwen3等七大顶流大模型架构,揭示滑动窗口注意力、MoE和NoPE如何重塑效率与性能。
阿里 Qwen3:持续开源,SOTA 连连!
很多从业者有‘闭源模型一定比开源强’的刻板印象,而 Qwen 正打破此认知。最近阿里连发三款模型 Qwen3-235B、Qwen3-Coder、Qwen3-235B(Thinking),在多方向发力且拿下多个开源榜单第一。
AI创业半年被5.7亿收购,31岁CEO带队8人瓜分亿元现金红包,此前没融1分钱
以色列创业者Maor Shlomo今年1月创立低代码平台Base44,上线三周用户破万,半年破25万,未融资便以8000万美元被以色列软件巨头Wix收购。该平台实现全栈化程序构建,成本控制佳,迭代速度快。
AMS最新AI4PDE综述:清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状,指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力,但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向,为复杂物理系统建模等开辟新途径。