「实现架构」共找到 3605 篇相关文章
万字长谈丨同济工智院华先胜:工程智能,是 AI 的「成人礼」
雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜,探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合,要从数字走向物理世界,构建体系,实现人机共生,还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。
小钢炮开源,一张3090两小时「从零训练0.1B全模态模型」,模型训练彻底平民化
MiniMind - O是开源超轻量级端到端全模态大模型,采用双轨架构。仅需一张RTX 3090,2小时就能从零训练全链路。有两套训练数据,具备零样本声音克隆等特点,实现大模型训练平民化。
Lyft 使用 AI 和人机协同扩展了全球范围内的本地化能力
Lyft 实现 AI 驱动的本地化系统,加速应用与网页内容翻译。新系统结合大语言模型、自动评估与人工审核,将翻译周期从数天缩至分钟级,兼顾质量与适配性,还分批量和实时翻译架构处理不同场景。
生成率从8%到60%:快手智能测试用例生成系统的四阶进化
快手研发效能团队构建智能用例生成系统,实现从手动编写到审核校验的模式转变。该系统历经四阶架构演进,将用例生成率从 8% 提升至 60% 以上,成为公司测试人员日常使用的标准化生产力工具。
加一个JVM参数,让系统可用率从95%提高到99.995%
文章针对高并发系统不稳定问题,定位是系统内存索引切换时 GC 压力大所致。围绕让索引尽早晋升、直接分配到老年代等思路探索优化,经多番尝试,最终实现索引无感切换,使系统可用率达 99.995%。
MoE不够看了,腾讯推出MoT:2B具身模型22项评测16项最佳
腾讯混元团队联合Robotics X实验室推出HY - Embodied - 0.5系列基础模型,含MoT - 2B和MoE - 32B两款主力模型。在22项评测中,MoT - 2B获16项最佳,其架构、数据和训练有创新,能应用于机器人控制。
GPT-5.4 mini+nano突袭,1/3价格养满血「龙虾」!OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano,继承GPT - 5.4优势,速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色,可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构,且全线上线,免费用户也能用,但mini长上下文处理有短板。
这个新生图模型有点夯:4K直出的,国产的,开源的!
商汤新开源的生图模型SenseNova U1.5-Lite-Preview亮点十足,它是国产、4K直出、轻量且可指哪儿改哪儿的原生统一多模态模型。能应对复杂创作和编辑任务,技术源于NEO-Unify架构,评测成绩佳,不过还是早期预览版。
NUS LV Lab新作|FeRA:基于「频域能量」动态路由,打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代,参数高效微调(PEFT)已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略,忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架,通过频域能量动态路由,实现高效微调。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩,下一代已进入制造阶段
8月25日,OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果,首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟,性能超英伟达芯片,B0版已进入制造阶段。