「大型神经网络」共找到 239 篇相关文章
把人类驾驶员赶出机场,复旦大牛校友要港股IPO了
4月19日,驭势科技通过港交所聆讯,这是其第二次冲击IPO。它是全球唯一为机场提供大型商业营运L4级自动驾驶解决方案的供应商,主营车辆、软件、套件解决方案及车辆租赁服务,业务聚焦智慧民航、厂区、城市三大赛道。
视频生成太慢?英伟达、谢赛宁等发布TMD框架,实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低,应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架,将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示,TMD能实现超70倍加速,质量损失小,用户也更偏好其生成的视频。
LLM算力告急?把文本变图片,推理成本直接减半!
大型语言模型处理长文本时计算成本高,本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略,将长文本渲染为图像输入多模态模型,可减少近一半令牌,且任务性能不受显著影响,在多任务中验证了其有效性。
马斯克:AI 时代,别这样开会了
马斯克建议取消无价值的大型会议,而当下很多团队开会方式还停留在上个世纪。作者用超级麦吉处理马斯克3小时音频,它表现出色,还具备多种实用功能,与飞书妙记有本质区别,AI或让会议不必要。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
自适应Agent基础模型:从“会推理/会用工具”到“懂得取舍的执行者”
当前大型语言模型在智能体/工具调用场景有推理型和工具型两类,存在效率与功能、深度的矛盾。A²FM框架提出多模式自适应路由,实现模式自适应切换,在多基准测试中效果与效率双升。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
中国科学PMA|西工大张伟伟、索玮、宋家豪、曹文博:PINNs的局限性讨论与微分方程智能求解展望
物理信息神经网络(PINNs)是求解偏微分方程的热点方法,有统一处理正、反问题等优点,但也存在求解精度低、普适性差等局限。文章剖析其失效根源,展望了改进方向,为构建微分方程智能求解框架提供参考。
GPT-5刷屏吊胃口之际,英伟达发出暴论:小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出,未来属于小型语言模型(SLM),挑战了智能体需用大型语言模型(LLM)的假设。SLM参数量低于100亿,有低延迟、低成本等优势,还给出从LLM到SLM迁移路线图。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。