「LLM2CLIP」共找到 2842 篇相关文章

算法论文8

8B模型可以超过GPT-4o!并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp

大模型长文本推理存在瓶颈,作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新,能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%,特定任务超 GPT - 4o。

机器之心
算法论文8

文本分类重大创新:持续学习新增类别,不会灾难遗忘

在生成环境中,传统文本分类方法新增业务标签需从头训练,易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器,通过四项创新,可实现动态类添加和持续学习,而不会发生灾难性遗忘。

CourseAI
新闻资讯8

马斯克Robotaxi今日上路:画饼十年终兑现!团队合影C位武汉理工校友引关注

当地时间6月22日,特斯拉Robotaxi服务在美国奥斯汀南部启动,首批约10辆2025款Model Y运营。马斯克盛赞团队,AI团队合照C位是武汉理工大学校友段鹏飞,他是Autopilot关键技术负责人。

量子位
开源动态8

四大顶尖模型对决!6000 字测评带你看Deepseek R1有多强

昨天 Deepseek-R1 0528 正式开源,作者让它与 Claude Opus 4、Sonnet 4、Gemini 2.5 Pro 在六个前端开发任务中对决。结果显示,Deepseek-R1 在多数测试表现出色,且价格优势明显。

歸藏的AI工具箱
开源动态7

一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与RL后训练解耦,有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置,还能提升训练效率,用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。

GiantPandaLLM
开源动态8

一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与训练解耦,用Qwen3基座调用MCP工具集,可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效,还支持一键式训练,未来会更易用高效。

深度学习自然语言处理
算法论文8

ParScale:一种全新的大模型Scaling Law

文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。

通义千问Qwen
新闻资讯7

Palo Alto5亿美元收购的Portect AI都有什么产品和技术?

2025年4月25日,Palo Alto Networks超5亿美元收购Protect AI,为客户提供端到端人工智能安全保障。Protect AI有两个开源软件ModalScan、LLM Guard和三个平台产品Gardian、Recon、Layer,防护方案完整。

AI与安全
算法论文8

Qwen突破:用「并行计算」代替「堆参数」,新方法内存降22倍、延迟降6倍

LLM进化依赖「堆参数」,存在训练成本高、推理慢等问题。论文提出ParScale,用「并行计算」代替「堆参数」,让模型「分头思考」,推理效率提升22倍,旧模型也能改造,落地价值大。

深度学习自然语言处理
开源动态7

ICML25 | 让耳朵「看见」方向!仅依靠360°全景视频,就能生成3D空间音频

空间音频技术成提升沉浸式体验关键,但现有技术未充分利用360°全景视频空间信息。OmniAudio研究可直接从360°视频生成空间音频,相关代码和数据集已开源,虽有局限但前景好。

量子位