推理优化」共找到 3002 篇相关文章

产品应用7

Unsloth让大模型跑在手机上!

Unsloth放出教程,可将其微调模型部署到Pixel 8和iPhone 15 Pro。用ExecuTorch技术优化,Qwen2 - 0.5B在旗舰机上表现流畅。教程介绍量化感知训练控制精度损失,还给出iOS和Android部署步骤及注意事项。

AI工程化
新闻资讯8

通往通用人工智能的关键一步?DeepMind放大招,3D世界最强AI智能体SIMA 2

Google DeepMind发布SIMA 2,这是能在虚拟3D世界自主游戏、推理和学习的通用AI智能体。它集成Gemini模型,从指令跟随到主动认知跃进,泛化性能提升,还具备自我提升能力,为AI和机器人技术发展提供新路径。

机器之心
开源动态8

更大,还能更快,更准!蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T,刷新多项SOTA

10月9日,蚂蚁开源万亿参数语言模型Ling-1T。它延续自研高效MoE架构,在编程、数学推理等多维度测试表现亮眼,还能兼顾精确与效率。此外,它在多场景实用性强,其创新设计提升了能效比与性能。

机器之心
算法论文8

ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法

扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。

机器之心
产品应用8

最高能效比!他又死磕“存算一体”2年,拿出全新端边大模型AI芯片

后摩智能CEO吴强在今年WAIC期间发布业界能效比最高的存算一体端边大模型AI芯片后摩漫界®M50。它搭载第二代存算一体技术,全栈自研实现软硬件协同优化,还配套系列产品,构建端边智能新生态。

量子位
开源动态8

ROLL:面向大规模语言模型的高效强化学习框架

本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架,专为LLM训练优化。它设计灵活,不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色,还采用创新机制提升效率,支持自定义操作,适合学术和业务场景。

阿里云开发者
新闻资讯8

OpenAI深夜数连发:o3降价80%,o3-pro上线,奥特曼最后一次手发长文,开源模型却延期了……

OpenAI昨夜动作不断,o3模型降价80%,o3 - pro发布,开源模型延期。Sam Altman发长文《温和奇点》,预测AI发展时间线。o3价格虽降但使用成本仍有差异,o3 - pro性能强却推理慢,开源延期引发猜测。

AGI Hunt
算法论文8

扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反

北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。

机器之心
算法论文8

Qwen&清华团队颠覆常识:大模型强化学习仅用20%关键token,比用全部token训练还好

Qwen与清华LeapLab团队研究发现,大模型强化学习训练推理能力时,仅20%高熵token就能撑起效果,甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录,还探讨了强化学习的相关特性。

量子位
算法论文8

成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力

信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。

机器之心