「领域大模型」共找到 9878 篇相关文章
人物一致性新王Nano Banana登基,AI图片编辑史诗级升级。
Nano Banana是神秘的AI绘图新模型,大概率出自Google。它生图一致性超强,在人物一致性、背景替换等多方面测评中完胜GPT - 4o等模型。虽仅在LMArena盲测随机出现,仍值得一试。
击败GPT、Gemini,复旦×创智孵化创业团队「模思智能」,语音模型上新了
近日,由复旦邱锡鹏担任首席科学家的模思智能发布多说话人自动语音识别模型 MOSS - Transcribe - Diarize,性能超 GPT - 4o、Gemini 等。它解决语音领域落地痛点,跑分亮眼,还解决 SATS 方案不足,开放 API 限时免费。
OpenAI新模型让数学家集体破防?一场关于数学未来的精神危机
OpenAI下一代主要模型Astra内部版本在多数学领域给出十项新研究结果,让数学界震动。数学家看法不一,有人惊叹,有人迷茫,还有文章指出这或引发数学学科意义的精神危机。
独立自主梦太多,是国产化的最大阻碍
我国虽建立完整工业体系,但 IT 领域差距大。国产基础组件百花齐放,给上层应用适配带来灾难。美国在基础能力上近乎垄断,大投入保持领先。国内小投入难出好产品,应整合市场。
翁荔最新博客:我们可能高估了模型,却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’,并梳理其演进路线,也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
听说,大家都在梭后训练?最佳指南来了
大模型时代,Scaling Law 边际效益递减,业界转向后训练。《Post-training 101》博客可助初学者入门,涵盖从预训练到指令微调、SFT 原理、多种强化学习技术及模型评测方法等内容。
微软:LLM上下文学习并非真的学习!
微软研究指出大模型上下文学习(ICL)虽数学上符合学习定义,但只是拟合prompt内统计规律,非掌握任务本质。通过大量实验,得出如例子越多模型表现越好、语言不重要统计重要等7条关键发现。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉:这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历,谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理,还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战,指出大模型缺创造力,人应与 AI 共进化。
国产芯片比英伟达整体效率更高!?华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文,跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月,网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开,阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节,性能指标超英伟达体系,还介绍架构、软件栈及适配优化方案。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。