「多模型协作」共找到 9907 篇相关文章
Momenta港股上市:一个智驾供应商为何要讲物理AI?|甲子光年
今日Momenta在港交所上市,此前赴美上市搁浅。虽盈利状况优于同行,但研发投入大,累计亏损高。上市前夕其从‘自动驾驶公司’变为‘物理AI公司’,欲用物理AI模型打通多市场,这也是行业趋势。
刚刚,百度最新开源神作:PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5,参数仅0.9B,在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一,精度达94.5%。它支持异形框定位,解决真实文档解析难题,在多场景表现出色。
DeepSeek倒逼vLLM升级!芯片内卷、MoE横扫千模,vLLM核心维护者独家回应:如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展,自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布,团队转向其模型特性优化;还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件,同时拓展到多模态推理,面临竞争仍保持优势。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等:复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力,提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优,在多领域表现优于现有方法,为小样本、高维优化难题提供通用技术。
与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
只要科学任务能打分,AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出,只要科学任务可评分,用大模型+树搜索,让AI大海捞针,就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法,都达SOTA水平。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒?首篇社会物理学引导的深度学习(SGDL)综述深度解析
近日,清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景,探讨其与大模型结合潜力,也指出面临的挑战,认为其是思维范式跃迁,正构建智能社会蓝图。
AI生成苹果Metal内核,PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示,AI能自动生成苹果芯片Metal内核,使PyTorch推理速度提升87%,在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高,不过研究对比方式遭质疑。