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大语言模型(LLM)到底是怎么运作的?(配图通俗讲解)

文章先介绍条件概率,指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题,会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调,引出温度概念,它能调整概率分布影响抽样结果。

宝玉AI
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AI们数不清六根手指,这事没那么简单。

作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指,仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉,易受刻板印象影响,在工业等场景或引发严重后果。

数字生命卡兹克
算法论文7

大模型刷数学题竟有害?CMU评估20+模型指出训练陷阱

CMU团队评估20多个大模型,发现只有强化学习(RL)训练的模型能将数学推理技能广泛迁移到其他任务,监督微调(SFT)训练的模型迁移有限甚至无迁移。研究还探索差异原因,表明RL微调更具优势。

量子位
算法论文8

vivo突破手机AI部署难题,绕开MoE架构限制,骁龙8 Elite流畅运行|ICCV 2025

在AI多模态时代,‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题,vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案,绕开MoE架构限制,在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行,保持语言性能同时实现多模态表现。

量子位
新闻资讯8

继AlphaFold之后,DeepMind再放“大招”:AlphaGenome直击疾病根源

谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome,可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响,已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果,有四大优势,在多领域有研究潜力,但也存在局限。

AI寒武纪
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AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。

InfoQ
开源动态8

南洋理工 | 推出开源版MetaQuery:OpenUni,1.1B参数媲美BLIP3-o-8B

南洋理工大学 S-Lab 和商汤科技团队推出开源版 MetaQuery——OpenUni,仅 1.1B 参数就达 8B 模型性能。它架构极简、参数高效且完全开源,还采用两阶段训练策略,虽有局限但为多模态模型研究助力。

AINLPer
技术分享7

【博客转载】NVIDIA Docker CUDA Compatibility /Nsight Compute In Docker

本文围绕NVIDIA Docker CUDA兼容性及Nsight Compute展开。指出使用NVIDIA NGC CUDA Docker容器时,要保证宿主机CUDA驱动与容器内运行时库版本一致,否则会有问题。还介绍了在Docker中安装和使用Nsight Compute的方法及示例。

GiantPandaLLM
新闻资讯8

Sam Altman提醒创业者:ChatGPT将来要做的,大家就绕开吧

在Y Combinator举办的AI Startup School活动采访中,OpenAI CEO Sam Altman复盘创业历程,分享对AI未来的看法,包括从问答工具到智能体的进化、对软件和机器人行业的影响,还为创业者给出战术建议。

机器之心
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从 3 个月业余项目到全球第一语言!Python 之父坦言:当年“将就”的代码,如今全都真香了

Python 之父 Guido van Rossum 在 Python 编程语言峰会上提出‘Worse is better’理论现在是否还适用的问题。回顾早期开发,Python 受 UNIX 精神影响,以‘够用就好’理念快速推出,如今面临新功能开发慢、社区贡献不均等问题。

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