「测试时间扩展」共找到 2444 篇相关文章
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro!商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS(8B/32B双版本),它通过强化学习整合工具,在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2,还采用创新算法稳定训练,构建新基准评测。
揭秘 Uber 跨区域数据湖与灾难恢复机制:350PB 数据、数百万事件、单一系统
Uber构建的HiveSync是分片式批量复制系统,能让Hive和HDFS数据跨区域同步,每天处理数百万Hive事件。它基于Airbnb ReAir扩展,分离控制与数据平面,有复制和数据修复两组件,未来计划拓展到云端。
MiniMax Agent 开年更新,好的 AI 产品,需要让工具来适应人了
2026年初,Claude Cowork引发关注,开源社区跟进,Anthropic下调功能价格。MiniMax升级Agent,推出桌面端和网页端新功能。通过整理文件、翻译、小红书内容流水线等测试,展现其能力与局限,指出Agent应适应人的趋势。
刚刚,DeepSeek 突发梁文峰署名新论文:V4 新架构提前曝光?
今天凌晨,DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制,通过引入可扩展的查找记忆结构,在等参数、等算力条件下提升模型表现,代码与论文全文均已开源。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等:基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中,高保真数据获取成本高,低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法(OMA - HNN),含MA - HNN和在线渐进采样框架,经测试验证了其有效性和实用性。
英伟达周末双炸!CUDA二十年最大更新,顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1,这是CUDA平台诞生二十年来最大更新,引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中,团队用4B小模型变体夺冠,靠合成数据等策略。
兵临OpenAI!谷歌集结2500人「复仇」,Gemini 3夺回AI王座
谷歌发布Gemini 3欲夺回AI主导权。谷歌DeepMind的CTO与AI Studio产品负责人剖析其发布盛况等,称这是与全球用户共建AGI的实验,还谈到模型发展、应用及多模态等问题,也承认仍有提升空间。
爆发力超越波士顿动力液压机器人,PHYBOT M1实现全球首次全尺寸重型电驱人形机器人完美拟人态后空翻
动易科技的全尺寸人形机器人PHYBOT M1实现全球首次全尺寸重型电驱机器人完美拟人态后空翻,其爆发力超波士顿动力Atlas。这是对其动态性能的压力测试,电驱系统也在多方面超越液压方案。
19K star 霸榜,下一代的浏览器自动化神器!
做爬虫或Web自动化测试常因网页结构变动需重写脚本。Github上超火的Skyvern项目是基于浏览器的自动化代理,不依赖XPath或CSS选择器,用视觉识别结合大模型推理完成任务,已获19k+ star。