「非推理任务」共找到 4094 篇相关文章
YOLO + OpenClaw 缺陷检测智能体,低代码实战方案
文章介绍了YOLO + OpenClaw缺陷检测智能体低代码实战方案。先指出实时检测延迟问题,提出离线自动化方案。接着讲训练YOLO模型、创建OpenClaw技能、配置自动化任务及企业微信集成,还对比了与人工质检效果。
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
12ms!一个仅8M的语音停顿检测模型
语音助手准确判断用户是否说完是挑战,Smart Turn将决策过程缩至12毫秒。其v3.1版有改进,新增数据集提升英语识别准确率,推出未量化版本推理更快,8MB模型性能优,已在HuggingFace开源。
告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
上线8个月、ARR破亿美元,45人团队每天支持用户构建 10 万个项目!CEO分享用人秘籍:高薪员工不一定是万金油
Lovable上线8个月ARR破亿美元,预计年底达2.5亿,未来12个月达10亿。CEO Anton Osika认为关键是打造最佳团队、品牌,行动要快。还分享用人、应对竞争等看法,如高薪员工非万能,更怕OpenAI。
刚刚,智谱开源了他们的最强多模态模型,GLM-4.5v。
智谱接连开源GLM - 4.5和GLM - 4.5V,后者为多模态模型,总参数106B,在42个评测基准中41个达到SOTA。经测试,它视觉推理强、速度快,还有视频理解等功能,API定价良心,体现持续开放精神。
Nature Machine Intelligence颠覆有机化学研究范式,上海交大发表化学合成大语言模型
上交大AI4S团队依托平台,联合多团队在AI for Chemistry领域获突破。相关研究发表于《Nature Machine Intelligence》,介绍白玉兰化学合成大模型Chemma,它加速有机合成全流程,在多任务表现出色,还能解决数据稀疏等问题。
全网开测GPT-oss!技术架构也扒明白了
全网开测GPT-oss,它登顶开源模型王座,性能比肩o3-mini、o4-mini,适合本地推理。网友探索出多种用法,还推出Pro版。其架构也被扒出,官方介绍了微调方法,吴恩达等大佬也参与测评。
GPT-5将揭示人类的"创造力"其实就是模式识别?
有传言GPT - 5将发布,X上一博主称其或揭示人类‘创造力’是模式识别,引发热议。有人认为创意是碎片重组,也有人坚持创造力不只是模式识别,还需推理等,AI完美识别模式反被困住。
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略,解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器,后期提高激活概率,提升模型融合、剪枝能力,还能增强单任务性能与训练效率,已被ICML 2025接收。