全模态理解模型」共找到 8019 篇相关文章

算法论文8

腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」

腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。

AI科技评论
开源动态7

MotlBot作者被Claude刁难后:MiniMax M2.1是最优秀的开源模型

Moltbot热度不减,开发者挖掘其实用价值,阿里云、腾讯云上线相关云服务。Moltbot作者Peter接受采访,分享项目起源、开发思路等,认为MiniMax M2.1是优秀开源模型,还探讨了智能体发展及项目后续规划。

量子位
新闻资讯8

百年黎曼猜想被Claude破了新纪录!是个未公开新模型

A社官宣未公开的Claude研究模型在黎曼猜想取得重大进展,将满足猜想的黎曼ζ函数零点比例下界从41.6%提高到67.2%。它靠60个智能体、3100万输出Token完成研究,几乎走完科研流程。

量子位
开源动态8

国产王炸!上海AI Lab开源Lumina-DiMOO,开创多模态理解与生成新范式

上海人工智能实验室等多机构推出多模态生成与理解统一模型Lumina - DiMOO,采用全离散扩散架构。它解决传统多模态架构问题,有全离散扩散建模等四大创新,性能在多基准测试中领先,应用前景广。

AIGC开放社区
新闻资讯8

预测太阳磁暴全球最强!首个空间天气链式AI预报模型亮相WAIC

在WAIC上,我国发布全球首个全链式空间天气AI预报模型“风宇”。它首创链式训练结构,整合孤立环节;基于天地一体化观测数据,在多区域短临预测表现卓越,误差低,已申请多项专利,还可用于航天器设计管理。

量子位
推荐文章7

中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【十三】|GPT 架构如何工作 ?

本文是对GPT架构工作原理的解读。介绍了GPT与Transformer的关系,阐述其从输入文本到预测下一词概率的流水线,详述训练和推理流程,还提及GPT架构进化的混合专家(MoE)模型

AI大模型应用实践
算法论文8

破解MoE模型“规模越大,效率越低”困境!中科院自动化所提出新框架

模型参数量飙升却陷入‘规模越大,效率越低’困境,中科院自动化所研究团队提出统一框架,直击MoE底层运作模式,让专家‘组队学习’,实现参数量、负载方差降低,达成三重优化。

量子位
开源动态8

刚刚,全球首个超高帧世界模型诞生!英伟达含量0,狂飙50帧

魔芯科技联合浙大潘云鹤院士团队发布全球首个Flash World Model——MoWorld,全栈基于国产NPU,实现50FPS实时推理,推理成本降70%,为世界模型产业化带来新思路。

新智元
新闻资讯8

Sam Altman:即将推出远超预期的开源模型,ChatGPT记忆功能正在实现《Her》的愿景

Sam Altman在对话中透露OpenAI将发布‘远超预期’开源模型,分享创立初期挑战,明确GPT - 5等演进方向,展望AI伴侣、机器人发展,还向创业者喊话,强调AI用于科学前景。

AI寒武纪
算法论文8

音频大模型安全可信度的全面“体检”!6大维度,清华南洋理工联手打造

南洋理工和清华团队提出新框架AudioTrust,将ALLMs评估扩至六个核心维度,探究音频模态特有问题。目前基准及平台已开发,揭示了开源与闭源ALLMs在多维度的潜在风险。

量子位