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8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
刚刚,ARC-AGI-3发布!人类100分,最强AI零分
ARC Prize发布ARC - AGI - 3预览版,测试范式从静态谜题到交互式游戏。新引入交互式推理基准测试,人类轻松通关,最强AI却全军覆没。但测试引发社区质疑,奖金设置也遭吐槽,且存在体验和技术问题。
Qwen3-Embedding 全揭秘:从技术到服务,打造高效AI产品的关键路径
文章全面揭秘 Qwen3-Embedding,介绍其核心原理、优势、应用场景。还给出在 PAI 和百炼平台的使用方法,含部署、推理、微调等。通过对比实验,凸显其低延迟、低成本特点,未来将成语义理解核心设施。
DeepSeek R2没来,Kimi K2来了,VLLM,SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型,采用混合专家架构,总参数量达1万亿。其有多项技术创新,在多个基准测试表现突出。发布两版本,用修改版MIT协议开源,vLLM、SGlang首发支持,已上线多服务。
全模态RAG突破文本局限,港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything,突破传统RAG技术单一文本局限,整合多模态文档解析等核心能力,解决现有RAG系统痛点,具备多方面技术亮点,有便捷部署方式和多场景应用模式。
通向世界模型关键一步:EX-4D来了,实现单目视频到自由视角生成
去年Sora等模型革新视频生成领域,相机可控的视频生成技术是构建世界模型核心。但从单视角生成极端视角视频是难题,PICO - MR团队提出EX - 4D,能从单目视频生成新视角视频,多方面表现出色。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search,实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等,具备多模块功能,还有简单演示,地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。
Learning from peers!让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”,推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架,设计三种路由策略,实验显示小模型能借此超越大模型,开创了多种可能性。
Meta开源Muse Glimmer,30B Agent小钢炮跑进你的电脑
Meta发布并以宽松协议开源Agent模型Muse Glimmer。它30B参数,能跑在Mac或PC上,多项Agent基准领先。可完成端到端任务、调用工具及多步推理,接受文本与图像交错输入,用途广泛。
消费级具身智能跨越式新品:算力提升1000倍,对标英伟达Jetson Thor芯片,成本仅1/10!
蔚蓝科技发布新款机器狗 BabyAlpha A3,算力提升 1000 倍,对标英伟达 Jetson AGX Thor T5000 芯片,成本仅 1/10。它采用国产芯片,具身智能边缘端混合异构计算集群,感知超人类,实现全自主智能。