「微调加速」共找到 886 篇相关文章
Qwen2.5VL新玩法,看电影讲故事
本公众号关注AI前沿技术,分享实战案例与课程。介绍视觉叙事技术及挑战,基于Qwen2.5 - VL 7B模型微调Qwen Storyteller,构建StoryReasoning数据集,还给出实战代码及相关链接。
清华新研究,Nature+Science双杀!
清华大学李勇团队分析2.5亿篇科学文献,揭示AI for Science领域矛盾:虽助科学家个体加速,却致科学界群体注意力窄化。这由当前AI模型缺通用性导致,团队推出OmniScientist系统破局限。
Qwen2.5VL又多一个娱乐场景,看电影讲故事
文章聚焦Qwen2.5VL新娱乐场景“看图讲故事”。介绍视觉叙事目标、挑战,讲述基于StoryReasoning数据集微调Qwen Storyteller模型的解决思路,含核心技术,还给出实战代码及相关链接。
全球首次实测通过!CMU华人用AI设计的乐高「不翻车」
CMU研究人员提出LegoGPT,它微调Meta的LLaMA模型,结合47000个稳定结构数据集,确保98.8%的乐高设计符合物理定律,可实际搭建。目前,数据集、代码和模型均已开源。
晟德微×北京君正:国产毫米波雷达赋能两轮车智能化
汽车产业智能化推动两轮车迎来‘汽车级’升级,政策与市场需求让毫米波雷达成新引擎。晟德微携手北京君正开发两轮车专用毫米波雷达,采用其Cheetah系列芯片,适配多种场景,将加速方案落地。
卡内基梅隆大学开源LegoGPT,用AI设计乐高模型
卡内基梅隆大学开源LegoGPT,可依文本提示生成物理乐高模型。它把乐高设计转为自回归文本生成任务,基于LLaMA - 3.2 - 1B - Instruct微调,应用场景广泛,如教育、玩具设计等。
OmniInsert:全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快,但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert,解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙,还建立评测平台InsertBench,虽有小问题,但推理快,可加速优化。
LLM长文本内卷,谁是真英雄?告别跑分玄学,我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope,兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块,还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
微软 Build 2025:AI 智能体时代与开放智能体网络的构建
微软 Build 2025 大会展示迈向 AI 智能体时代路径,如发布新功能助力开发者,让 AI 智能体更强大安全,支持开放智能体网络,还推出平台加速科学发现。
Meta超级智能实验室首篇论文:重新定义RAG
Meta超级智能实验室首篇论文提出REFRAG框架,重新定义RAG。它通过“压缩、感知、扩展”流程优化LLM处理外部知识方式,最高将首字生成延迟加速30倍,且性能无损。