「高精度定位」共找到 2288 篇相关文章
MOE RL实战:统一FP8全流程训练
SGLang RL团队等联合完成工作,实现RL中全流程FP8训练与采样。介绍FP8训练硬件基础、格式、scale选择等,指出训练难点,分析KL Loss异常归因,验证其在MoE模型RL应用效果,还探究模型规模对训推不一致性的影响。
最详细的 DeepAgents 实战拆解:一次看懂LangChain全新深度智能体框架
本文深入解读了LangChain推出的全新开源项目DeepAgents。它定位为“深度Agent”框架,能提升复杂场景下Agent能力。文中通过股票分析实例展示其任务规划、文件系统、子智能体三大核心机制,还介绍原理与未来发展方向。
MiniMax M2 发布即爆,拿下开源模型第一名
10月27日,MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型,参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠,能低成本、高速度支撑工作流,开发者评价高。
Sora天才辍学生归来!OpenAI组建3人神秘小队,豪赌超级人工智能
当年Sora背后的核心贡献者、00后天才辍学生Will Depue,结束休息重回OpenAI,拉上Troy Luhman和Eric Luhman组成三人小组,目标是超级人工智能ASI。OpenAI也将目标从AGI转向ASI,不过追求ASI风险高、投入大。
清华大学x生数科技:从波形到隐空间,AudioLBM引领音频超分新范式
音频超分辨率是提升音频体验的关键技术,但高频细节损失是挑战。OpenAI的Sora 2树立高保真音频生成标杆,现有学术模型有局限。清华与生数科技团队发表两项成果,AudioLBM展现通用高分辨率音频生成潜力。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。
AI如何重塑大厂成熟业务?百度文库GenFlow打了个样
文章讲述百度文库借助AI从“资源下载站”变为“智能生产力平台”。其转型体现在产品定位重构、挖掘用户需求、跨业务协同。GenFlow2.0打通文库与网盘,提升体验、重塑边界,证明非核心业务也能价值重生。
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。
00后以1.1亿美金「掀桌」,硅谷AI将书写影视新传奇 终结制片旧时代
00后Cecilia Shen创立的Cybever转型为AI原生影视工作室Utopai Studios,首年获1.1亿美元收入。其技术经四个阶段进步,能生成高质量3D虚拟环境,还带来两部大剧,有望改变影视行业格局。
其实,扩散语言模型在最终解码之前很久,就已确定最终答案
随着扩散语言模型(DLM)发展,它成自回归(AR)模型有力替代。但实际推理慢于 AR 模型。研究者发现早期答案收敛现象,提出 Prophet 策略,实验显示其能在保持高质量生成时显著加速推理。