「分层推理模型(HRM)」共找到 2194 篇相关文章
英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。
生成视频总出物理bug?用VLM迁移+token级对齐,让燃烧在正确位置发生,碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”,未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy,构建渐进式物理对齐框架,使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力,论文被CVPR2026近满分接收。
Kimi新架构让马斯克叹服!17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术,将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”,经Kimi Linear 48B大模型验证,训练效率提升25%,推理延迟增加不到2%。
具身智能中的 VLA 技术及其应用
文章围绕具身智能中 VLA 技术展开,介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展,但面临数据、模型结构等挑战,还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。
GPT-5.4发布:OpenAI首个大一统模型,简直是龙虾原生
OpenAI发布GPT - 5.4,这是其首个大一统模型,将推理、编程等能力融合,且单项性能领先。它在知识工作、计算机使用、编程调试等能力提升,定位AI数字员工,虽单价高但有省钱机制。
国产模型编程能力卷到这个程度了?MiniMax-M2.5 深度实测
文章深度实测MiniMax-M2.5编程能力,用其开发多款游戏和点名工具,结果出色。还分析其底层技术,如原生Agent RL框架、过程奖励机制等,指出它性价比高,虽有不足但值得关注。
BigQuery 新功能:SQL 直调 17 万 + AI 模型,3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能,允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型,消除对独立ML基础设施的需求,解决数据团队痛点。
0.005%参数量超越SOTA!提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT,利用大模型隐藏状态线性特征,仅训练极小线性层,在推理任务中超越主流奖励模型,实现计算效率与准确率双提升,且在多领域表现出色。
解锁任意步数文生图,港大&Adobe全新Self-E框架学会自我评估
香港大学与Adobe Research联合发布Self - E框架,可从零训练实现任意步数文生图。它改变训练范式,用两条互补训练信号,在GenEval基准表现出色,让文生图训练更灵活且具扩展性。
从组件到 OS 的跃迁,MemOS 深度拆解:构建企业级 Agent 的高性能记忆底座【上】
本文深入剖析开源记忆方案MemOS,它将记忆从“外挂组件”升为“系统资源”。介绍其设计理念、核心架构,分析记忆需加工、分层调度和治理的原因,还阐述记忆三态及流转,最后展示MemOS Cloud的使用方法。