「无损迁移」共找到 307 篇相关文章
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
别问树模型了！死磕结构化数据，清华团队把大模型表格理解推到极限
AI 时代处理结构化数据成痛点，LLM 大模型难以满足生产要求。清华大学与稳准智能联合发布的 LimiX 系列模型，做到真正通用，在跑分和实际落地表现出色，其轻量级版本 LimiX - 2M 适合边缘设备和科研场景。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
1.58bit不输FP16！微软推出全新模型蒸馏框架，作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation，实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段，经实验在多下游任务表现近全精度模型，降内存开销、提推理速度，作者全是微软研究院华人。
AI 原生初创公司，都把钱花在了哪些 AI 产品上？
a16z与Mercury合作调研，基于超20万客户数据库，分析2025年6 - 8月支出模式，筛选出50家AI应用层公司。榜单揭示AI在产品与工作流的落地情况，显示早期创业公司愿买单的AI应用方向。
Facet-0：NTU王子为团队让机器人在精密装配中「看得懂、插得准、出错能恢复」
新加坡南洋理工大学PINE Lab团队研发Facet - 0机器人基础模型，用于精密装配。它在五项计算机装配任务中平均成功率达82%，能让机器人理解接触状态、判断对错并改进。通过多阶段训练，降低人工干预率，提高失败恢复率。
豆包工作体验：Agent 正在成为工作的新入口
豆包发布“豆包工作”，定位为独立办公 Agent 工作台。体验良好，能开项目、连办公应用。文章指出用户习惯迁移，Agent 成工作入口，还探讨了办公 Agent 的竞争点、权限问题、组织提效及人员角色转变等。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
Agent之间，有互联网了！
明略科技开源发布Octo，旨在构建开源可信的Agent协作网络，让人、Agent和外部工具进入同一协作系统。它有三个核心概念、六种协作模式、四个端，推动AI应用从个人工具向组织协作网络迁移。
天下苦CUDA久矣，又一国产方案上桌了
AI开发中，国产硬件增多，但开发者仍依赖进口生态。KernelCAT作为国产AI Agent应运而生，它能开发高性能算子，在昇腾芯片测试中表现出色，还能助力模型在国产平台高效迁移，限时免费内测。