注意力偏差校准」共找到 279 篇相关文章

产品应用8

比肩Claude Opus:阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布

阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash,参数强大,性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力,有独特注意力布局;基础设施保障训练稳定;强化学习激发智能体潜能;评测数据显示战斗力强,未来还将持续优化。

AIGC开放社区
开源动态8

Kimi K2.5登顶开源第一!15T数据训练秘籍公开,杨植麟剧透K3

Kimi K2.5登上Hugging Face热榜榜首,下载超5.3万。它主打Agent能力,成绩超GPT - 5.2等闭源模型,性价比高。官方技术报告公开其用15T数据训练,还搭载Agent Swarm架构,团队还剧透了Kimi K3。

量子位
算法论文8

静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代

文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。

深度学习自然语言处理
开源动态7

GLM-5登顶开源模型No.1!智力指数首破50大关,打平Opus 4.5

在Artificial Analysis评测中,GLM - 5成开源权重模型智力排名第一,是首个智力指数破50的开源模型,除代码能力外各方面表现出色。它集成DeepSeek稀疏注意力,参数规模大,擅长“搞钱”任务,幻觉率低且输出精简。

AI寒武纪
算法论文8

ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御

合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。

机器之心
产品应用8

波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作!3D感知+实时追踪,人类捣乱完全不带怕的

波士顿动力的Altas机器人重磅升级,具备3D空间感知和实时物体追踪能力,可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术,包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等,团队未来将构建统一基础模型。

量子位
开源动态8

华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍

新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。

新智元
算法论文8

斯坦福提出新的RL范式,让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4

斯坦福提出新的RL范式,让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战,为AI代理发展指明方向。

深度学习自然语言处理
算法论文8

破解AI对不同上下⽂位置的敏感度不⼀致,新框架使出“解铃还须系铃人”

语言模型存在位置偏见,影响复杂推理等任务。论文提出Pos2Distill框架,将模型优势位置能力迁移到劣势位置缓解偏差,设计了Pos2Distill - R1和Pos2Distill - R2,在检索和推理任务表现好且有跨任务泛化能力。

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