「非推理型模型」共找到 8468 篇相关文章
国产芯片比英伟达整体效率更高!?华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文,跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月,网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开,阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节,性能指标超英伟达体系,还介绍架构、软件栈及适配优化方案。
GEO中,llms.txt是个啥?
GEO中llms.txt是新兴网络标准提案,分提案A(访问控制)和提案B(推理指导)。提案A类似robots.txt,控制内容用于模型训练;提案B是Markdown文件,助LLM理解网站。作者整理指南分享,盼业内出标准。
Cursor定价又更新,直接变成" 买API ",Coding 产品包月模式走不下去了
Cursor一年三变价,9月15号后个人版按模型推理用量计费,有Pro、Pro Plus、Ultra方案,还对大学生免费计划二次验证。因模型成本涨、竞争大,包月模式难以为继,多家编程工具都调整定价。
物理学家靠生物揭开AI创造力来源:起因竟是“技术缺陷”
两位物理学家以生物系统自我组装过程为参考,提出并验证假设:扩散模型去噪过程类似细胞分化重组,AI的‘创造力’是模型架构直接且必然的结果,本质是确定性过程。
视觉生成的另一条路:Infinity 自回归架构的原理与实践
本文整理自字节跳动韩剑在AICon 2025北京站的分享,以Infinity为例介绍自回归视觉生成原理,对比其与扩散模型,展示Infinity升级方案成果,它在高分辨率文本到图像任务能与扩散模型竞争。
上海AI Lab新研究:SFT能泛化,只要满足这三个条件
上海人工智能实验室等团队研究指出,“SFT泛化能力差”定论有局限。SFT泛化能力受优化过程、数据质量与结构、模型基础能力共同制约,研究还揭示其训练中的现象及副作用。
文生图Scaling新变量,被字节Seed团队发现了
ByteDance Seed团队研究发现,文生图模型中自然语言Caption变长,不意味着模型获更多视觉监督,其信息量更能预测训练损失。团队提出Structured Prompt,从两侧提升文本条件,在多任务上取得显著提升。
黄仁勋出手!45倍性能暴涨,英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上,英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态,含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍,还推多款模型,应用于多领域,推动物理AI落地。
Reasoning新突破:SoftCoT++如何让LLM‘多想几条路’?
LLM推理依赖‘思维链’,传统方法在离散token空间生成步骤有信息丢失、多样性不足问题。SoftCoT++在连续空间生成‘软思维’,拆分‘思考’与‘推理’,用专用初始token和对比学习,实验中全面超越传统方法。
紫东太初推出GMC核心集剪枝方法,少80%Token仍满血保真多模态能力
视觉Token冗余是多模态模型高效推理与落地的瓶颈,传统筛选方法有缺陷。紫东太初团队提出GMC核心集剪枝方法,具双阶段架构,优势多,实验显示其能在减少Token同时保持性能。