「attention去偏」共找到 297 篇相关文章
谁在重新定义 AI 云？
过去几年，AI成云计算行业统一叙事，但厂商口号趋同，差异化消解。当下AI从“炫技”走向“应用”，华为云在全联接大会2025上提出新组合，回应行业成本、基建和应用难题，不过路径也面临挑战。
103K「硬核」题，让大模型突破数学推理瓶颈
现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈，腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染，让DeepMath系列模型达SOTA，还能实现推理泛化。
阿里权力交接全解读：9人出局、蒋凡上位、3800亿豪赌AI—投资者必读深度研报
过去两年，阿里经历权力重组，合伙人缩减，蒋凡上位，吴泳铭押注3800亿AI。从“分封制”回归“集权制”、从运营驱动转向AI驱动，本文拆解变革，给出投资判断，分析各业务板块营收、竞争力，推演未来情景并提示风险。
AI创业，已经没有“出海”这个词了丨量子位沙龙
量子位举办「聊聊出海应用、场景与渠道」沙龙，实战派分享AI出海生存逻辑，涉及搞钱、降本、捷径等方面。指出AI出海下半场是“去AI化”，用户更关注能否解决问题。还介绍了各企业负责人观点与经验。
复旦等推出「第一人称视听基准」，补齐多模态模型「听觉拼图」
多模态大模型在真实世界会“失聪”，现有第一人称视频问答/理解基准长期偏“视觉中心”。复旦等团队推出首个系统评测第一人称声音理解能力的基准EgoSound，能让模型听懂世界，评测显示当前模型与人类差距大。
诺贝尔经济学奖背后的 AI 投资主线｜AGIX PM Notes
本文围绕诺贝尔经济学奖与AI投资展开。以创新驱动的增长范式与AI生产力、商业模式转型相关，还介绍本周全球股市去杠杆情况及AI领域动态，如Meta等公司技术进展，最后解读ETF市场价格与净值关系及投资策略。
基于离散扩散模型的高效音频修复方法
数字音频时代音频易损坏丢失，传统修复法处理长间隙不佳。本古里安大学研究人员提出基于离散扩散模型的音频修复法，经MusicNet数据集实验验证，该方法在各间隙长度上表现优异。
AI图像水印失守！开源工具5分钟内抹除所有水印
一款名为UnMarker的去水印技术，能在5分钟内去除市面上几乎所有AI图像水印，谷歌HiDDeN已被完全破解，SynthID被攻破79%。它保持较高图像质量，已在GitHub开源，凭消费级显卡可本地部署。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型（特别是 Stable Diffusion XL）推理速度提升高达 3 倍的方法，讲解五种优化技术，还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。