「双层生成架构」共找到 3844 篇相关文章
能识图、看视频,也能理解软件界面:蚂蚁百灵开源Ling-3.0-flash-VL
本文介绍蚂蚁百灵开源的多模态大模型Ling-3.0-flash-VL,该模型采用稀疏混合专家架构,支持图片、视频、软件界面理解,可将视觉信息用于推理与任务执行,开放权重采用MIT许可证供开发者部署测试。
首个时空时序推理框架:让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型,能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准,采用三阶段训练策略,模型在多任务表现优,成本低且泛化能力强。
Karpathy 亲手终结了RAG的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流,将多数Token用于构建“可演化知识库”。此方法不依赖复杂架构,在中等规模数据集上展现出强大能力,引发“LLM Wiki杀死RAG”的讨论,在技术社区和企业级市场反响热烈。
谷歌黑魔法,没人能看懂的Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash速度快3倍且智力超Pro,但没人明白其更「聪明」的原因。它打破「参数即正义」逻辑,在多项测试领先。谷歌或靠TPU、算法、数据优化,还可能用了Titans架构,有重大战略意义。
1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」,柏拉图又赢一回?
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间,表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象,还有多种应用可能,但也有局限性。
X-SAM:从「分割一切」到「任意分割」:统一图像分割多模态大模型,在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM,统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展,设计通用输入输出,采用端到端架构和三阶段训练策略,在超20个数据集达最优,为图像分割研究开辟新方向。
Snowflake:企业对AI投资回报率高达41%
全球著名数据库云平台Snowflake发布调查报告,对9个国家超500人企业调查发现,已部署生成式AI企业平均ROI达41%,应用广泛但面临数据挑战,不同行业和区域表现有差异,多数企业计划增预算。
全日程公布|谷歌Veo 3惊艳发布后,这场CVPR分享会值得每个AI人「听个声」
谷歌在 I/O 2025 大会发布 AI 视频生成模型 Veo 3,实现音画同步。为让从业者了解 AI 新成果与趋势,机器之心 6 月 8 日将举办「CVPR 2025 论文分享会」,公布全日程、嘉宾及主题,还会直播。
一场“直面行业真问题”机器人比赛的万字观赛报告|甲子光年
甲子光年发布ICRA上WBCD赛事观赛报告。该赛聚焦双臂机器人,设生命科学、物流打包、餐桌服务挑战。从实际需求出发,吸引全球团队。各赛展现不同技术亮点,如洛桑联邦理工线控、卡内基梅隆神经 - 符号架构等。
超低延迟的端到端语音模型!首次生成音频仅需53ms,比同级别模型快3-5倍!
随着语音应用场景普及,语音大模型响应慢成瓶颈。VITA团队开源端到端语音模型VITA - Audio,7B参数模型首次生成音频仅53毫秒,比同级别快3 - 5倍,完全开源,有超低延迟等优势。