训练推理加速」共找到 3999 篇相关文章

算法论文7

BLIP3-o统一图像生成与理解,多模态融合趋势显现

BLIP3 - o致力于统一图像理解和生成、提升生成质量和效率。它融合自回归与扩散模型,采用CLIP + Flow Matching架构等技术亮点。经训练,在图像理解和生成任务表现出色,指令微调效果显著。

CourseAI
新闻资讯7

没想到 2025 年 AI 领域爆发最猛烈的居然是它

文章指出2025年AI编程领域爆发式增长,一年营收从几亿到百亿美金。因其适合编程场景,能帮助各用户群体,未来渗透率有望大幅提升。还分析了发展猛的原因,且认为其潜力大,赛道仍在加速

MacTalk
开源动态8

jina-embeddings-v5-omni 发布!全模态向量小模型

Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`,将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B,在多模态评测中表现优异,但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构,训练快、省显存。

Jina AI
产品应用8

阿里发布Qwen3-TTS:跨语言混合无缝切换,方言音色全面覆盖!

TTS技术从单一合成进化到多模态表达,但传统模型在跨语言/方言混合场景有不足,商业工具费用高且不开源,开源方案训练数据少。阿里推出Qwen3 - TTS,实现人类级自然度和表现力,功能强大,应用场景多。

开源星探
新闻资讯7

微软 CTO 在 Rust Nation UK 大会上详解成功经验、挑战及对 Rust 编程语言的承诺

微软Azure首席技术官Mark Russinovich在Rust Nation UK大会探讨推动Rust采用的因素,展示微软产品中Rust应用成果,介绍用生成式AI加速C/C++向Rust迁移的努力,还提及开发者反馈及微软对Rust的承诺。

InfoQ
新闻资讯7

Anthropic员工离职创业,估值10亿美元,也做「递归自我改进」

Anthropic离职员工Behnam Neyshabur和Harsh Mehta创立Mirendil公司,获2亿美元种子轮融资,估值达10亿美元。目标是构建工具平台,让科研团队自主训练AI模型,采用递归自我改进技术。

机器之心
开源动态7

The Batch: 907 | 小而高效模型的“制作”方法

Mistral AI发布Ministral 3系列模型权重,结合剪枝与蒸馏技术,用级联蒸馏法构建。该系列参数规模有140亿、80亿和30亿,在部分测试中表现佳,训练成本低于传统方式。

DeeplearningAI
开源动态8

动态RAG新工作:效果爆了,代码已开源

大语言模型幻觉问题突出,现有动态RAG方法信号不可靠。QuCo-RAG从预训练语料库挖掘统计证据,用客观频率替代主观置信度,实现毫秒级幻觉检测与动态检索触发,代码已开源。

PaperAgent
算法论文8

Depth Anything再出新作!浙大&港大出品:零样本,优化任意深度图

浙江大学与港大团队推出「Prior Depth Anything」,融合深度传感器数据与AI深度图,一键补洞、降噪、提分辨率。无需额外训练,可提升3D模型深度质量,零样本刷新多项深度处理纪录。

新智元
推荐文章7

AI Coding 的下半场,何去何从?

文章回顾AI Coding三年演进,指出2023年范式落地、2024年Coding Agent上位、2025年形态之争加速且CLI成主战场。分析项目“火爆”逻辑,提及市场数据背书,还探讨应用与模型关系及技术堆栈。

AI科技大本营