「NEO-unify 架构」共找到 1848 篇相关文章
我在哪?要去哪?要怎么去?字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战,字节跳动研发创新双模型架构Astra,含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳,未来有广阔应用前景,但也存在需改进之处。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布开源模型 Kimi K2,推出两天就在 OpenRouter 超越 xAI 的 Grok 4。它成本优势大,能力泛化和实用性强,编码、Agent 工具调用等方面表现出色,架构与 DeepSeek 相似。
英特尔连环炸:CTO被OpenAI挖走、中国区架构大调!陈立武亲自下场扛AI,称“不再提供空白支票”
近日,英特尔CTO兼AI负责人Sachin Katti离职加盟OpenAI,他负责搭建计算基础设施。此前其部门未达营收预期,英特尔多位高管出走。CEO陈立武亲自领导AI业务,还推进改革和中国区架构调整。
Kimi K2发布两天即“封神”?80%成本优势追平Claude 4、打趴“全球最强AI”,架构与DeepSeek相似!
国内独角兽月之暗面发布并开源 Kimi K2 模型,推出两天就在 OpenRouter 平台 token 使用量超 xAI 的 Grok 4。它成本低、性能强,编码能力追平 Claude 4,架构与 DeepSeek 相似,技术研究也多次‘撞车’。
LLM工业级自进化:北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构,解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’,在腾讯业务及基准测试中效果佳,降低人工成本,准确率优于主流方法。
刚刚!Kimi Linear横空出世,全新注意力架构:1M长文本解码速度飙升6.3倍,KV缓存砍掉75%
月之暗面推出全新注意力架构Kimi Linear,有望成下一代Agent LLM基石技术。它解决了LLMs处理长序列任务的瓶颈,性能超传统机制,还开源了核心代码。Kimi Linear的KDA模块提升了表达和硬件效率,实验表现佳。
别死磕百万上下文了!Neo4j CEO 详解知识图谱:如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子?
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示,AI 缺的不是更多上下文,而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文,解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历,可提高准确率。此外,还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
大模型的进化方向:Words to Worlds | 对话商汤林达华
量子位对话商汤林达华,探讨大模型发展。商汤的SenseNova - SI超越李飞飞团队模型,林达华认为单纯依赖参数规模的AI范式遇瓶颈,商汤推出NEO架构革新,还在落地应用优化,为年轻人指明新赛道。
开源SOTA!商汤原生多模态一个大脑完成看图、推理、作画
商汤开源日日新SenseNova U1,用NEO - unify架构让像素和文字自由协作,多项指标达开源SOTA,适配10家国产芯片。它能完成看图、推理、作画等多任务,虽有局限,但后续优化值得期待。