「多任务学习」共找到 6165 篇相关文章
马斯克终于成『AI No.1』，6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4，宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单，但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试，展现其在各方面的表现，如编码、数学、图像等，还提到了API速度和价格。
全模态RAG突破文本局限，港大构建跨模态一体化系统
香港大学黄超教授团队开源多模态智能处理系统RAG - Anything，突破传统RAG技术单一文本局限，整合多模态文档解析等核心能力，解决现有RAG系统痛点，具备多方面技术亮点，有便捷部署方式和多场景应用模式。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
给 Happy Horse-1.0 讲完戏，我无痛当上导演了
文章聚焦阿里新发布的视频模型Happy Horse-1.0，经测试它在多镜头一致性、人物表现力和视频编辑功能上表现出色，能产出电影质感画面，且价格有竞争力，但物理拟真短板明显，已具影视工业应用潜力。
OpenAI解密大模型失控：它不是变坏，而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge，解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令，给出系统＞开发者＞用户＞工具的指令层级结构，设计数据集训练模型遵循高信任等级指令，提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
Meta发布Omnilingual ASR：支持1600+语言的开源语音识别系统
Meta发布全新自动语音识别系统Omnilingual ASR，支持超1600种语言，核心创新是零样本和少样本学习能力，降低小语种语音识别门槛。项目提供不同规模模型，安装调用简单，目前仅支持40秒内音频，数据集和项目均开源。
如何让LLM的输出更有创造性和随机性？
文章指出让大模型生成随机创造性内容困难，介绍了调整温度和top_k参数等提升LLM创造性和随机性的方法，还提到min_p参数影响及外部引入随机性思路，不过LLM本质有局限，多智能体或可缓解。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。