「多平台体验」共找到 5548 篇相关文章
Qwen3.8-Max:编程与办公,全面跃升
今日正式发布Qwen3.8-Max,下周将开源其及Qwen3.8 - 27B模型权重。它参数达2.4万亿,在多方面全面提升。开发者可通过千问AI平台获API服务,性价比高。在编程、办公等场景表现出色,用户反馈良好。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏,我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0,经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色,能产出电影质感画面,且价格有竞争力,但物理拟真短板明显,已具影视工业应用潜力。
OpenAI解密大模型失控:它不是变坏,而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge,解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令,给出系统>开发者>用户>工具的指令层级结构,设计数据集训练模型遵循高信任等级指令,提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆:基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开,深入探讨Agent Memory概念,聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现,详解存储、管理、检索技巧,还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性?
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难,介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法,还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路,不过LLM本质有局限,多智能体或可缓解。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化:PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记,介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新,还对比多模型架构,展示推理服务架构性能特点与优化策略,以及各技术工作流程和效果。
博士学位答辩PPT分享 | 基于机器学习的复杂流场预测方法研究
左奎军博士论文聚焦基于机器学习的复杂流场预测,以多种对象构建智能流场预测网络架构,发展耦合求解方法,剖析核心要素影响,提出多个创新模型和策略,还分析了不同模型在流场预测中的表现与问题。
众所周知视频不能P?北大施柏鑫团队、贝式计算CVPR研究:视频里轻松换衣服、加柯基
视频编辑难度高,传统流程繁琐,现有AI方法有局限。北大施柏鑫团队联合贝式计算等提出VIRES方法,能实现视频主体多种编辑操作,还标注VireSet数据集。其在多指标超现有SOTA模型,团队还探索全景级可控视频生成。
MoE推理「王炸」组合:昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中,MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型,经多方面优化,推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法,在昇腾不同平台展现卓越性能,为大模型落地提供支撑。
阿里首个世界模型:快乐…生蚝
刚成立一个月的阿里ATH事业群发布全球首个主动式实时交互世界模型HappyOyster(快乐生蚝),它搭载原生多模态架构,有漫游、导演、创造、分享等玩法,目前需邀请码体验。其技术突破让它区别于传统文生视频模型。