「模型性能提升」共找到 9291 篇相关文章
Andrej Karpathy 盛赞！斯坦福团队新作，让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”，把推理延迟大幅降低，显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效，提出Megakernel以重构执行方式。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
最鲁棒的MLLM！港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型（MLLMs）在真实世界视觉退化下性能崩溃，制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral，提出显式结构化推理新范式，实现质量与鲁棒性双重突破。
三位AI殿堂级人物罕见同框：LeCun、李飞飞、谢赛宁团队用空间超感知让AI像人一样理解三维世界
谢赛宁团队联合杨立昆、李飞飞发布Cambrian - S研究，提出空间超感知概念，指出现有AI视频理解或被高估，推出VSI - SUPER基准测试，虽Cambrian - S模型有提升但仍有局限，预测性感知或成新范式。
DeepSeek V4正式版太便宜辣！5毛钱做出3D射击游戏，网友直呼绷不住
DeepSeek V4 Flash正式版API上线公测，其价格便宜得离谱，如0.07美元就能制作第一人称3D射击游戏。与Claude Opus 5、GPT - 5.6等对比，功能相近但成本低很多。它靠MoE架构等降低成本，还提升了性能。
KV-Cache 实战策略：生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。
OpenAI首席研究员Mark Chen长访谈：小扎亲手端汤来公司挖人，气得我们端着汤去了Meta
OpenAI首席研究官Mark Chen在访谈中爆料Meta抢人大战升级成送汤大战，还谈到OpenAI核心研究团队规模、应对Gemini 3策略等。他认为OpenAI本质是研究公司，有信心在预训练和模型性能上超越对手，还提及OpenAI for Science等计划。
斯坦福423页AI报告出炉！中美差距仅2.7%，清华DeepSeek冲进全球前十
斯坦福发布「2026年AI指数报告」，长达423页，揭示全球AI产业版图。指出中美AI模型性能差距仅2.7%，AI发展迅速但人类管控能力未跟上，还呈现出就业、算力、应用等多方面趋势。
不止AlphaFold，「药界ChatGPT」横空出世！华人女投资人深度揭秘
AI初创Chai Discovery宣布分子设计模型Chai-2重构药物设计逻辑，将抗体设计成功率从0.1%提升到16%，实现零样本设计。其联创认为这是范式革命，未来药神或成提示词工程师。
从分钟级等待到20倍超速：LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年，开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红，单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈，能在消费级显卡上高效生成视频，还支持多种模型和硬件，覆盖不同用户需求。