「参数量」共找到 1240 篇相关文章
破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大,效率越低’困境,中科院自动化所研究团队提出统一框架,直击MoE底层运作模式,让专家‘组队学习’,实现参数量、负载方差降低,达成三重优化。
Sora2五天下载量破百万!超越ChatGPT增长速度,App Store免费榜霸榜第一
Sora2五天下载量破百万,增长速度超ChatGPT,在App Store免费榜霸榜第一。其虽有使用门槛,但热度高,盗版泛滥。不过它也面临版权问题,审核收紧。AI创意应用取代传统社交媒体速度加快。
OpenAI 开源模型泄露:六大技术细节
OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露,包含两款模型,1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型,专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。
如何在24GB显存里,塞下一个万亿参数的巨兽?KTransformers入选顶会SOSP
清华大学与趋境科技联合研发的KTransformers系统,可让消费级显卡跑万亿级参数模型,其论文入选SOSP 2025。该系统解决MoE模型本地部署难题,技术创新多,还与SGLang合作,提升硬件利用率。
NeurIPS 2025 | 告别全量扫描!浙大提出COIDO:破解多模态数据选择「高耗」难题
浙大提出 COIDO 框架解决多模态数据选择「高耗」难题。它摒弃全量扫描,用轻量级评分器和小样本采样,将重要性和多样性的优化统一。实验显示,它性能与效率双优且有强泛化性。
首个完整开源的生成式推荐框架MiniOneRec,轻量复现工业级OneRec!
中科大LDS实验室与Alpha Lab团队联合开源MiniOneRec,是生成式推荐首个完整端到端开源框架。它验证生成式推荐Scaling Law,可轻量复现OneRec,提供一站式训练与研究平台,技术优势明显。
波士顿动力泯然众人了,高管集体出走,机器人“量产”只能造4台
波士顿动力放出新版Atlas机器人新demo,其完成高难度体操动作。此为2026年初CES展示的量产版,主打企业级应用。但上市前夕高管集体出走,且Altas月产量仅4台,引发对其前景的质疑。
刚刚,豆包「成精」了!一夜告别机械感,上亿人手机全量上线
字节跳动Seed团队发布原生全双工语音大模型Seeduplex,已在豆包App全量上线。它边听边说、懂思考停顿、抗干扰强,解决了精准抗干扰与动态判停难题,工程上也有突破,提升了交互体验。
微软将大量AI功能、智能体集成在Windows11,全民AI时代来了
今天凌晨微软官网发布以AI为主题的新版Windows 11,集成诸多AI功能,如设置中的Agent、Click to Do等,还推出两款新Copilot+PC设备,目前仅支持英文,未来会扩大范围。
DeepSeek推理最高提速6倍!开源研究:加装「思维进度条」,计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法,给LLM推理任务装进度条,控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置,干预TPV可“超频”“降频”,模型已在GitHub开源。