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阿里云CIO首次系统复盘:大模型落地的RIDE方法论与RaaS实践突破
阿里云智能集团 CIO 蒋林泉分享大模型落地实践,介绍了阿里云在翻译、智能外呼等场景的应用案例,提出 RIDE 方法论,包括重组组织、识别机会、定义指标和推进执行,还分析了翻译和 Agent 模式的要点。
上交大 × 华为小艺推出LoPA:7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s!
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA,配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统,显著提升扩散大语言模型(dLLMs)的推理并行度和吞吐量,将推理效率推向新高度。
开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。
华为创造AI算力新纪录:万卡集群训练98%可用度,秒级恢复、分钟诊断
大模型落地需强大算力集群支撑,构建万卡级算力集群是顶尖挑战。华为昇腾万卡算力集群近乎‘永不罢工’,其公开技术秘密,提出‘3+3’双维度技术体系,多项指标表现优异。
清库存!DeepSeek突然补全R1技术报告,训练路径首次详细公开
DeepSeek给近一年前登上《Nature》封面的R1论文补64页技术细节,正文大幅翻修。新论文展开R1完整训练路径,补充R1 - Zero分析,还披露安全评估细节。此外团队稳定,引发对其后续动作猜测。
Adobe 新研究:不用再「喂」训练数据,VLM 靠和自己玩游戏变聪明
Adobe 等机构研究人员提出「Vision-Zero」,借鉴 AlphaGo 自迭代方式,设计让 VLM 自我学习框架。此框架以类似「谁是卧底」游戏训练,不依赖标注数据,在多任务超越有标注的 SOTA 方法。
准确回答视频细节!11B模型挑战视频理解「证据级」任务,开源可商用
近日,复旦大学邱锡鹏教授领衔的OpenMOSS团队联合模思智能开源11B参数的多模态视觉理解模型MOSS-VL。它能准确回答视频里可被验证的细节、时间、过程和空间关系,有六项证据级能力,架构设计独特,采用Apache2.0开源许可。
微软又上大分!刚刚开源一款 0.5B 轻量级实时 TTS 模型,还能边想边说!
2025 年大家致力于解决 AI「嘴巴」问题,追求实时流式对话。微软刚开源轻量级 TTS 模型 VibeVoice-Realtime - 0.5B,参数虽小但能边输入边朗读,有诸多特点和广泛应用场景。
给文档质量"打分":DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估(DIQA)是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像,缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型,补齐缺口。
谷歌开源Gemma 3n:2G内存就能跑,100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨,谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性,核心是 MatFormer 架构,还采用了 PLE 技术等,在多方面实现质量提升。