「噪声量化模型」共找到 7816 篇相关文章
TinyAI ：全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架，具有教育友好、模块化等特点。它分层设计，涵盖数学运算、神经网络等模块，支持多种模型架构与并行训练，还有智能体系统，可用于多领域，未来规划丰富。
杨植麟带 Kimi 团队深夜回应：关于 K2 Thinking 爆火后的一切
上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，一上线便引发关注。今日凌晨，杨植麟等人在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 一系列问题，还回顾了其在多项测试中的亮眼成绩。
0.016%参数撬动18%性能：关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术，传统PEFT方法需修改大量参数，新兴ReFT虽只需调整少量参数，但存在不足。本文提出CRFT，仅用0.016%参数量就提升性能，为轻量化推理增强开辟新路径。
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。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤：推测解码加速器AdaSPEC来了
大型语言模型推理延迟高、开销大，推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法，过滤难学 token，提升草稿模型与目标模型对齐度，实验显示能提升接受率和推理速度。
sgl-kernel MoE Align Block Size Kernel 优化过程解析
文章记录SGLang的sgl-kernel中优化 `moe_align_kernel.cu` 的过程。MoE模型的 `moe_align_block_size` kernel从最初的baseline版本经多次迭代，包括加向量化padding、用Blelloch Scan并行化前缀和、用Warp Scan减少同步开销等。
Meta「分割一切」进入3D时代！图像分割结果直出3D，有遮挡也能复原
Meta MSL实验室发布三维重建模型SAM 3D，其家族的两个新模型能将2D图像转为3D重建模型，性能优异。同时，此前投稿ICLR 2026的SAM 3也亮相，可克服传统模型局限，在多项任务中刷新SOTA。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
阿里Qwen3一大波更新：代码生成、视频、图片、语音全都有
阿里Qwen3迎来一大波更新，涵盖多个模型。如Qwen3-Max在代码与智能体表现卓越；Qwen3-VL是强大视觉语言模型；Qwen3-Omni是全模态模型；还有图像编辑、同传、安全防护等模型及旅行规划师等应用。