「大模型个性化」共找到 9208 篇相关文章
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
刚刚，苹果WWDC掀AI重构风暴！端侧模型全开放、AI版Siri却成最大「鸽」王
北京时间今天凌晨，苹果全球开发者大会 WWDC 召开。苹果宣布系列系统更新，展示 AI 融入产品计划，开放端侧大模型，推 Xcode 26。但增强版 Siri 跳票，股价下跌，网友不满。
李飞飞终于把空间智能讲明白了：AI 的极限不是语言，世界远比文字更广阔！
李飞飞在人工智能聚焦语言模型时关注空间智能。她指出当前AI局限，亲自撰文阐述构想。构建具空间智能的世界模型挑战大，但应用潜力大，如创意、机器人、科研医疗教育等领域，能赋能人类。
从操作系统到Agent Team，字节Seed 2.0来了！
作者受字节内测邀请，对豆包大模型Seed 2.0进行多方面测试。在APP开发、多模态理解、操作系统构建、Skills调用、真实项目开发等测试中表现出色，虽有小缺点，但整体提升大，值得试用。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文：75%思考+25%记忆，这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块，指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力，Engram能给模型装“记忆”，还发现参数分配呈U型缩放定律，推理和长上下文能力提升显著。
Alex Wang“没资格接替我”！Yann LeCun揭露Meta AI“内斗”真相，直言AGI是“彻头彻尾的胡扯”
图灵奖得主 Yann LeCun 在访谈中，尖锐评价当前 AI 发展路径，认为规模化大模型是死胡同。他正通过新公司 AMI 推动“世界模型”技术路线，还谈到 AI 关键要素、安全等问题，与主流观点分歧明显。
实测最新开源的DeepSeek-OCR后，我有些不一样的看法，有些话可能只有我敢说
实测最新开源的DeepSeek - OCR，它并非传统OCR，不适用于传统场景。其最大意义是解决大模型上下文长度问题，通过文字图片压缩解压提高处理速度。模型功能多样，是让AI看图思考的新思路。
【闭门会干货】字节 AI 最新动态：豆包升级+提示词神器+ SOTA 向量模型 + AI知识库 ！
作者参加字节火山方舟开发者闭门会，分享诸多AI成果。豆包模型0715版较0615版能力提升显著；PromptPilot工具让提示词优化工程化；还有Responses API、AI知识库等实用工具，且有免费计划。此外，Seed1.6 - Embedding登顶多榜单SOTA，VikingDB升级，平台有协作奖励计划。
AI Agent的未来之争：任务规划，该由人主导还是AI自主？——阿里云RDS AI助手的最佳实践
文章以阿里云RDS AI助手实践为例，探讨AI Agent任务规划该由人主导还是AI自主。实测发现大模型自主规划效果不佳，企业更需稳定可靠，人工规划是最佳选择，还提出用‘混合规划’兼顾灵活与可靠。