「高效推理框架」共找到 3722 篇相关文章
别用语言描述,直接点!Lovart 正式版把 AI 交互卷到新变态级别
作者分享 Lovart 正式版体验。其设计 Agent 成完全体,新增评论系统 ChatCanvas,可直接在无限画布上给 Agent 提修改要求,还吸收 Cursor 代码补全交互。支持单张和多张图片调整,奠定 AX 交互基石。
干翻全场!OpenAI深夜发布通用Agent。
OpenAI 发布 ChatGPT Agent,将 Operator 和 Deep Research 能力融合,能在虚拟电脑完成复杂任务。它功能强大亮点多,但也存在价格昂贵、安全隐患等问题,或压缩创业公司空间。
模型压缩与量化:让大模型走向轻量化落地
文章介绍模型压缩与量化技术,其能在保持性能时降低大模型计算和存储需求,实现边缘设备高效部署。还阐述基础知识、关键技术路径、应用场景,并探讨未来发展方向。
国产大模型高考出分了:裸分683,选清华还是北大?
字节跳动Seed团队公布全球第一梯队大模型“高考成绩”,Gemini理科655分排第一,豆包文科683分排第一、理科648分排第二。文章解析评测标准,分析各科目表现,还介绍豆包能力提升技术亮点。
OmniAvatar震撼开源!阿里夸克开源全新音频驱动角色模型
音频驱动人体动画技术有局限,阿里夸克团队推出OmniAvatar模型。它用逐像素多层次音频嵌入和LoRA训练法,解决唇动同步等问题,适用于多领域,但也存在颜色偏移等不足。
Google新研究:降低大模型幻觉的全新视角——充分上下文!
谷歌新研究《SUFFICIENT CONTEXT: A NEW LENS ON RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION SYSTEMS》提出“充分上下文”概念,剖析RAG系统失败原因并给出解决方案,对提升企业AI准确性和可靠性有重要意义。
全面评估多模态模型视频OCR能力,Gemini 准确率仅73.7%
MME - VideoOCR团队评估多模态大模型(MLLM)视频OCR能力。构建精细任务体系和高质量数据集,评测18个主流MLLM。即便如Gemini - 2.5 Pro,准确率仅73.7%,暴露出MLLM在视频OCR领域能力局限。
3.4K星Apple出品FastVLM:视觉TTFT效率提升85倍,凭啥这么牛!
文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题,介绍Apple出品的FastVLM解决方案,阐述其架构、训练过程,展示在多个基准测试的性能,凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑!浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰,提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit,用少量数据和参数实现高质量图像编辑,媲美甚至超越商业大模型。
英伟达CEO黄仁勋:错失中国AI市场,是美国巨大损失
在“Knowledge 2025”大会上,英伟达CEO黄仁勋接受CNBC专访,称中国AI市场未来2 - 3年达500亿美元,错过是美国巨大损失。还提到AI影响、与ServiceNow合作成果等,英伟达股价有波动,财报受关注。