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重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%

GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。

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B站发布最强零样本TTS,IndexTTS2情感可控、时长精准

在大规模TTS系统中,自回归模型难精准控制语音时长。Bilibili推出IndexTTS2,支持两种生成模式,实现情感表达与音色解耦,引入GPT潜在表示,设计‘软指令’机制,降低情绪控制门槛。

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Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文

苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta,Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》,介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。

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没有LeCun,Meta挖角OpenAI、Google整装再战,OpenAI调薪应对

Meta作为大模型开源领军全面落后,扎克伯格重开炉灶,成立Meta super intelligence Labs,高薪挖角OpenAI、Google等,齐其核心骨干。OpenAI面临挖角,将重新调整薪酬稳住阵营,凸显AI时代人才重要性。

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5.8k Star 基于LangGraph的Multi-Agents炒股框架,7种Agent形成金融交易闭环

TradingAgents是模拟真实交易公司运作的多智能体交易框架,用LangGraph构建,有灵活性与模块化特点。由7种LLM驱动的专业智能体协同评估市场、制定决策,还介绍了架构和实战操作。

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开源端到端语音大模型:直接从原始音频输入,生成语音输出

目前大模型大多只能输出文本,人机音频交互不顺畅。Step - Audio团队开源端到端语音大模型Step - Audio - AQAA,能直接听懂音频问题并合成语音回答,介绍了其架构和各核心模块。

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一文探析多分类指标Accuracy/Precision/Recall/F1-score

文章探讨机器学习分类模型评价指标,指出Accuracy在不平衡数据有缺陷,需引入Precision、Recall和F1 - score。分开解析二分类和多分类模型指标,还给出不同场景下指标侧重建议。

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从0到1拆解FreeWheel ChatBI:大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态

本文结合 FreeWheel 实际应用经验,分享构建 ChatBI 系统核心实践。介绍其核心功能、技术实践,如让 LLM 理解业务、智能选表等,还提及系统架构、算法服务,最后总结上线效果并展望未来优化方向。

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豆包 AI 编程:一句话写赛博鱼缸,动嘴皮改富士滤镜

豆包发布全新模型 1.6 后,AI 编程更新,基于此模型在评测位列第一梯队。它实现低门槛+可用性,能一句话生成网站、工具,还可可视化编辑,目标是让普通人能做产品。

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传统翼型设计依赖CFD和风洞试验,成本高。清华大学张宇飞团队提出端到端双向映射框架FoilCLIP,通过对比学习建立文本与翼型几何双向映射,还提出数据增强策略,验证了其在语言驱动设计中的应用潜力。

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