「跨语言语义解析」共找到 1475 篇相关文章
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
Hugging Face开源nanoVLM,750行代码可训练视觉语言模型,简单到令人发指!
Hugging Face开源全新视觉语言模型框架nanoVLM,仅750行代码就能从零训练高效能VLM模型。它在单张H100 GPU训练6小时后,在MMStar数据集准确率达35.3%,且能在免费Google Colab跑。
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等:使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型(Time - LLM)与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号,再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
推荐系统进入「双动力」时代!首篇LLM-RL协同推荐综述深度解析
强化学习是推荐系统主流建模范式,但传统 RL 推荐系统有诸多瓶颈。大语言模型崛起带来新机遇,LLM 与 RL 结合开启新范式。研究团队发布首篇相关综述,提出五大协同范式,总结评估体系,分析挑战与方向。
PDF文件长出「AI大脑」?网友惊呼:这操作太「黑科技」了!
极客Aiden Bai将大语言模型塞进PDF,可让AI讲故事、聊天,Linux系统也能在其中运行。项目嵌入小型语言模型,如TinyStories、Pythia和TinyLLM,利用PDF支持的JavaScript实现,虽有局限但潜力大。
压缩之外,Visual Tokenizer 也要理解世界?
MiniMax和华中科技大学发布视觉tokenizer新研究VTP,引发业界热议。该研究揭示传统仅以重建为目标的视觉tokenizer缺乏高层语义表示,提出在预训练中引入语义理解,还发现Scaling Law现象,虽有争议但为研究提供新视角。
一文全解析:AI 智能体 8 种常见的记忆(Memory)策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案,如全量记忆、滑动窗口等,分析其原理、特点和适用场景,还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣,适用不同对话场景,能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
一个指令误导智能模型!北航等首创3D语义攻击框架,成功率暴涨119%
北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR,入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本,首次实现3D SemanticAE生成,从采样、建模、评估三方面突破,实验验证其有效性与可扩展性。
85倍速度碾压:苹果开源FastVLM,能在iphone直接运行的视觉语言模型
苹果开源能在 iPhone 上运行的视觉语言模型 FastVLM,代码仓库含 iOS/macOS 演示应用。它速度快,首个 token 输出速度较同类模型提升 85 倍,还兼容主流 LLM,适合边缘设备等场景。
深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain:Agent时代知识的“自组织”与“自进化”
文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目,探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板,而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题,各有优劣。