「能量驱动Transformer」共找到 857 篇相关文章

产品应用8

Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案

文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。

阿里云开发者
开源动态8

MeshCoder:以大语言模型驱动,从点云到可编辑结构化物体代码的革新

生成式AI在三维空间面临挑战,传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder,将三维输入翻译成结构化代码,有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能,也指出局限并展望未来。

机器之心
推荐文章8

从Transformer到Agent:生成式AI行业技术路线与职业发展指南,深度解析AI价值链

文章深度解析生成式AI行业,介绍其宏观图景、商业运作、行业定位与战略考量。指出行业价值链呈“杠铃”形态,应用层机会大,还提及盈利模式、岗位薪酬、开源闭源之争等,为从业者提供职业指南。

AI Reading Hub
产品应用8

长视频AI数字人来了!字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman

随着内容创作智能化需求爆发,长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman,打破传统技术局限,解决身份漂移和细节失真难题,已实现多场景商用。

机器之心
算法论文8

IEEE TPAMI 2025 | 北京大学提出LSTKC++,长短期知识解耦与巩固驱动的终身行人重识别

北京大学周嘉欢团队在IEEE TPAMI发布LSTKC++研究成果。该框架引入长短期知识解耦等机制,保障模型学习新知识和记忆历史知识。代码已开源,研究在性能和效率上优势明显,有广泛应用价值和拓展空间。

机器之心
算法论文8

UofT、UBC、MIT和复旦等联合发布:扩散模型驱动的异常检测与生成全面综述

多伦多大学、麻省理工学院等高校研究者合作完成长文综述,聚焦扩散模型在异常检测与生成领域的应用,梳理图像、视频等异常检测任务进展,提供分类体系,展望未来趋势。

机器之心
开源动态8

斩获18.3K star!再见Airtable,这款Postgres驱动的开源表格神器要火!太 6了

Teable是基于PostgreSQL的无代码数据库平台,被赞为Airtable开源替代潜力股。它有百万级数据秒级响应等亮点,具备独特技术架构,适用于多场景,与同类对比优势明显。

小华同学ai
开源动态8

ScienceDiscovery实现树搜索驱动RSI,加速科学发现,小时级写出通用积分器,低成本找出物理科学规律

openJiuwen社区的ScienceDiscovery把科研试错交给程序,通过树搜索实现科研场景产物RSI。它能在多个案例中高效产出成果,成本低、耗时短,且底座灵活,可换算法和任务,但推广需解决验证速度和可信度问题。

量子位
新闻资讯8

OpenAI资深研究科学家、Transformer联合作者Łukasz Kaiser领衔,2026 奇点智能大会·北京站正式官宣

2026年,Sam Altman等四位AI界大佬称已进入奇点。11月20 - 21日,奇点智能大会北京站将举行,两大核心会议同期举办。OpenAI资深科学家Łukasz Kaiser将演讲,会议汇聚专家探讨AI前沿与底层技术。

AI科技大本营
产品应用7

Anthropic 为 Claude Code 添加了沙箱和 Web 访问功能,以实现更安全的 AI 驱动编码

Anthropic为Claude Code发布沙箱功能及基于Web的工具版本,解决编码安全风险。沙箱有文件系统和网络隔离两个边界,能减少权限提示、增强保护,还解决了传统安全系统的限制。

InfoQ