「原生稀疏」共找到 583 篇相关文章
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
GPT-5.1发布当天,文心5.0杀回来了
2025百度世界大会发布文心5.0,这一2.4万亿参数的原生全模态模型,训练之初融合多模态数据,支持联合输入输出。同日OpenAI推出GPT - 5.1,文心5.0在多方面表现出色,如情绪安抚更贴心、多模态理解能力强等。
IDC 最新AI Infra报告解读|AI 云爆发的背后:AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告,显示亚太企业 GenAI 应用增长快,AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云,GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时,企业面临算力管理成本高问题,推理需求重塑市场格局,为中企出海带来机遇。
20亿砸向00后创业机器人公司!估值一年暴涨7倍,国家级资本重仓
近日,灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资,资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补,突围逻辑是All in人类原生数据,自研采集方案,走“模型驱动数据”路径,定位“大脑驱动公司”。
智能体崛起,AI+软件研发到新拐点了?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请多位嘉宾探讨 LLM 时代软件研发新范式。指出 AI 在测试中多为提效工具,距“原生开发时代”尚远;Coding Agent 潜力大;还谈及 AI 应用场景、落地问题、人员能力要求等。
PyTorch博客翻译 Accelerating Generative AI Part III: Diffusion, Fast
这篇博客介绍用纯原生 PyTorch 技术将文本到图像的 diffusion 模型(特别是 Stable Diffusion XL)推理速度提升高达 3 倍的方法,讲解五种优化技术,还验证了方法在其他 diffusion 模型上的通用性和有效性。
中科大 × 华为联合突破!SparseRM:1% 参数实现 LLM 偏好建模高效革新
中科大与华为联合提出SparseRM轻量级偏好建模方案,基于稀疏自编码器构建低参可解释奖励模型。实验显示它用不到1%可训练参数,在多任务中性能优,还能融入下游对齐流程,为LLM高效对齐提供新可能。
刚刚,千问App把谷歌和OpenAI的「付费绝活」塞进了手机,还免费?
千问App迎来史诗级更新,接入阿里两大视觉模型Qwen - Image和Wan 2.5。Qwen - Image在图像编辑上有强大视觉逻辑理解和一致性保持能力;Wan 2.5能实现原生音画同步。千问App还实现一站式工作流。
180 天狠赚 5.7 亿,8 人团队全员财富自由,最大功臣是 Claude 和 Gemini
海外巨头 Wix 8000 万美元买下成立仅 6 个月的 AI 公司 Base44。其创始人 90 后 Shlomo 从两个现实需求出发,打造“全栈原生”AI 开发平台,用独特策略获 40 万用户,揭示团队规模和资金非竞争决定因素。
Qwen3-Next全新架构,32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加,为应对成本和部署挑战,Qwen3 - Next有突破性架构创新,解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等,MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。