「视觉预训练」共找到 2682 篇相关文章
更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA
10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。
3年手搓ChatGPT!剑桥天才少年在Minecraft游戏中爆火回归
MC大神sammyuri时隔3年发布新作,在MC中复刻ChatGPT,名为CraftGPT。虽参数量小,但用Transformer架构,能和用户交互。模型训练用Python和小数据集,视频存档公布助理解原理。
英伟达一口气开源多项机器人技术,与迪士尼合作研发物理引擎也开源了
英伟达在机器人学习大会上发布多项开源技术,有Newton物理引擎、Isaac GR00T N1.6基础模型等,还在硬件层面下功夫。顶尖公司、高校已用其技术,全栈式布局或重定义机器人研发规则。
AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言
Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。
培养好品味
如今AI时代,软件竞争不再只看能否正常工作,产品品味成关键。文章指出品味是经长期训练的直觉,还给出培养方法,如接触优秀作品、思考喜好原因、大量练习并寻求反馈。
高效大规模创新3D重建模型iLRM
多数基于Transformer架构的模型处理多视图输入有可扩展性问题,成均馆大学、延世大学研究人员提出创新3D重建模型iLRM。它通过迭代细化机制生成3D高斯表示,有独特架构设计和高效注意力机制。
Meta宣布AI研究架构调整,成立TBD Lab,取消AGI Foundations团队,强化超级智能战略
Meta进行AI研究架构大重组,将业务分为研究、训练、产品和基础设施四个团队。成立TBD Lab探索新方向,如构建‘omni’模型;FAIR成创新引擎;解散AGI Foundations团队。旨在强化超级智能战略。
奥特曼:ChatGPT只是意外,全能AI智能体才是真爱!Karpathy:7年前就想到了
当全球为ChatGPT喝彩,OpenAI的MathGen团队秘密锻造AI「推理」能力,打造全能AI智能体。OpenAI坚信推理能力可复制到各领域,未来AI智能体将颠覆一切,如今围绕人才的战争已白热化。
当大模型陷入幻觉循环,如何用工程化给它“立规矩”?
普林斯顿和伯克利研究定义“机器胡扯”,指出大模型胡扯问题。蚂蚁集团旗下蚂蚁密算在2025 WAIC提出高阶程序(HOP)框架,为大模型注入规则,还开源此框架,其在多行业场景应用效果良好。
为什么Cloudflare无法阻止Google为AI 模型爬取网站数据?
Cloudflare推出阻止AI爬虫抓数据功能,却对Google无效。因Googlebot身兼两职,Cloudflare难区分其请求目的。出版商流量因Google AI功能下降,网站主在被剥削和失去流量间两难。