「量化感知训练」共找到 2560 篇相关文章
GAIA 榜首,杀疯了!高并发、多任务京东开源的JoyAgent秒杀行业巨头
本公众号关注AI前沿技术,分享实战案例与课程。京东开源轻量化通用多智能体产品JoyAgent - JDGenie,可挂载新场景功能,在GAIA榜单准确率超行业知名产品,还介绍了其架构特点与创新点。
苹果向英伟达生态妥协了!MLX框架主动适配CUDA
苹果特意为端侧AI模型训练推出的MLX框架,主动增加了CUDA支持。因CUDA在AI开发领域占主导,且生态强大,苹果此举是借力英伟达生态、扩大自身影响力的战略选择,也避免侵权。
Kimi新模型数学反超DeepSeek!北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek,基于Qwen2.5 - 72B打造,采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新,还有精简版本,官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
我把Claude变成了带记忆的人生教练,结果它比我还了解我自己|人生教练 Agent v2.1
作者将Claude打造成带记忆的人生教练,记忆功能让教练能回顾过往对话。其技术栈不复杂,相比传统教练优势明显。虽有缺乏情感共鸣等局限,但能发现认知盲区,未来有改进空间。
香港科技大学、Manycor开源空间大模型,超3000颗星
香港科技大学、Manycore联合开源空间大模型SpatialLM,用于处理3D点云数据。它结合点云特征提取、对齐和语言生成,实现高效转换。研究团队经多种尝试选定基于点的方法及Sonata编码器,还选Qwen2.5 - 0.5B为基础模型。
0%通过率!Code神话泡沫!LiveCodeBench Pro发布!
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型,在584道编程赛题上,高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法,揭示AI编程能力神话泡沫,指出其问题并给出提升方向。
上海AI实验室造出首个「通才」机器人大脑:看懂世界+空间推理+精准操控全拿下
上海人工智能实验室联合多家单位提出通用具身智能大脑框架VeBrain,能集成视觉感知、空间推理和机器人控制能力。它统一三类任务语言建模范式,有“机器人适配器”,配套VeBrain - 600k数据集,性能测试表现出色。
好的 founder 都懂的道理:taste 才是 AI 创业最大的壁垒
文章深入探讨AI创业中品味的重要性,指出品味是新稀缺资源,难以量化。它让产品传递理念,是决策复合效应,与速度不冲突,还阐述打造、销售及规模化品味的方法,也说明其并非万能。
大概念模型:AI 推理的新范式
大概念模型(LCM)是自然语言处理新范式,侧重结构化推理和理解,与 LLM 不同。它依赖结构化知识,可模拟专家思维,解决当前 AI 缺陷,文章还介绍其架构、应用、局限,探讨与 LLM 结合的未来发展。