「苹果M5芯片」共找到 965 篇相关文章
苹果炮轰AI推理遭打脸,GitHub大佬神怒怼!复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷,相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度,认为谜题不是评估推理能力的好试验场,模型放弃不代表无推理能力。
AI Coding新王登场!MiniMax M2.1拿下多语言编程SOTA
MiniMax发布旗舰级Coding & Agent模型M2.1,在Multi - SWE - bench榜单中以10B激活参数拿下49.4%成绩,超越竞品成SOTA。它解决模型‘偏科’问题,适配开发工具链,实测在多语言编程任务中表现出色。
苹果拆解AI大脑,推理模型全是「装」的?Bengio兄弟合著
苹果最新研究揭示大推理模型(LRM)在高复杂度任务中普遍‘推理崩溃’。即便给予明确算法提示,模型亦无法稳定执行,暴露推理机制的局限性。研究还通过多种实验环境分析了模型在不同复杂度问题中的表现。
0.01%参数定生死!苹果揭秘LLM「超级权重」,删掉就会胡说八道
苹果研究人员发现大模型中极少量的「超级权重」,即便占比仅0.01%,对模型能力影响巨大。这一发现为大模型「科学瘦身」提供思路,还提出定位方法,助力模型量化和未来研究。
苹果提出新型反向传播:一台iPhone 15 Pro Max就能微调LLM
苹果提出内存高效型反向传播(MeBP),可在内存使用量和计算时间上比零阶优化(ZO)有更好权衡,收敛更快、性能更优,还在iPhone 15 Pro Max验证其有效性,且公开了实现链接但目前为空。
Google 推出超小杯 AI:Gemma 3 270M!可进手机和浏览器
Google发布Gemma 3家族最小版本Gemma 3 270M,2.7亿参数,能耗低,在同规模模型中表现突出。设计理念是“够用就行”,适合特定任务,已在多平台发布,开源策略效果好。
五倍推理加速,激发自回归潜能,苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式,但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架,让预训练自回归大模型多 token 预测,代码和数学任务推理加速达 5.35 倍,一般任务约 2.5 倍。
苹果脑机接口技术曝光:用思想操作 iPhone,AI 直接能代其“发声”?
苹果宣布与脑机接口公司 Synchron 合作,开发能读取大脑信号的植入式设备,可将信号转化为操作指令。该技术尚处早期,对残障人士是重大进展,结合 AI 潜力巨大。
Nature | 清北合作研发全球首个全柔性存算一体AI芯片
清华任天令教授团队与北大燕博南助理教授团队合作,历经3年基于维信诺工艺研发出全球首个全柔性存算一体AI芯片。该成果发表于《Nature》,让柔性电子从“能感知”迈向“能思考”。
苹果在WWDC提到的本地模型,这家公司把它提速了220倍
苹果在WWDC开放本地语言模型API,让iPhone等有了“AI大脑”,但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0,端侧处理长文本提速惊人,从多层面创新实现,还补上推理框架缺口。