参数压缩 - 覆盖假说」共找到 1208 篇相关文章

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参数量暴降,精度反升!哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA

哈工大(深圳)和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN,能处理点云数据下游任务。它替代MLP,有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite,降参保量。实验表现出色。

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首次曝光!OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构:用计算深度换参数规模

9月2日消息,OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术,用较小模型实现庞大模型性能,降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读,加重安全担忧,此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。

AI前线
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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。

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AI Native的组织架构应该是怎么样的?Block CEO:每家公司都可以压缩成一个agent

Block CEO Jack Dorsey 认为传统公司层级制度在 AI 时代已无必要,AI 可承担协调等功能。Block 以 AI 为中心重建公司,构建两个世界模型,搭建四层架构,裁员 40%,重新定义人员角色和 CEO 工作。

Founder Park
开源动态8

2.4K Star!小米最新开源!覆盖600+语种的语音克隆TTS,40倍实时合成速度!

小米k2 - fsa团队开源OmniVoice,这是支持600 + 语种的零样本语音克隆TTS模型,性能超ElevenLabs v2和MiniMax等标杆,RTF低至0.025,合成速度快40倍,还支持声音设计等功能。

开源星探
产品应用8

腾讯AngelSlim重磅升级!面向全模态的大模型压缩算法工具包,推理速度飙升 1.8倍!

近年来,推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现,支持多模态场景,最高可实现 1.9× 推理加速,还具备多亮点。

腾讯技术工程
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推翻「预测下一个token」范式!微信AI新研究:把token压缩成连续向量更具性价比

微信AI和清华团队提出新范式CALM,把token打包成连续向量,让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤,在平衡性能和计算成本时性价比更高。

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近500页史上最全扩散模型修炼宝典,宋飏等人一书覆盖三大主流视角

宋飏等人所著《The Principles of Diffusion Models》共460多页,系统梳理扩散模型发展脉络与核心思想,以统一数学框架串联多种视角,是研究者参考资料与初学者入门读物。

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0.01%参数就能接近全量微调!低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26

瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下,微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收,集成进Hugging Face - PEFT库。

量子位
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114B参数、6B激活,Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了

Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview,总参数114B,单次前向激活约6B,成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题,架构、系统设计出色,开源将改变行业规则。

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