「多语言能力」共找到 7020 篇相关文章
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
连肝12小时!一轮狂刷1500篇论文,写4.2万行代码,AI科学家卷疯科研圈
Kosmos是一款全程无需人类插手的AI科学家,最长能连续工作12小时,平均一次研究读1500篇论文、写4.2万行分析代码,79%研究结果可被人类复现,已在多领域有7个真发现。
为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱
硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。
刚刚,Google Veo 3.1 发布,Sora 还香吗?
Google 发布 Veo 3.1,重新定义 AI 视频生成天花板。它对叙事深度理解,新增音频生成,有四大核心能力。网友将其与 Sora 2 对比,二者各有千秋。还介绍了 Veo 3.1 使用方式及 Flow 平台成果。
小红书发布FireRedChat:首个可私有化部署的全双工大模型语音交互系统
小红书智创音频团队推出业内首个支持私有化部署的全双工大模型语音交互系统FireRedChat,可将半双工链路升级为全双工,提供级联与半级联服务,在多指标领先,让AI有“人感”。
国产MiroMind智能体框架,登顶全球预测未来大模型榜单
国产MiroMind公司在全球首个动态实时预测基准FutureX上夺冠,老板是陈天桥。其开源的MiroFlow v0.2智能体框架优势明显,能升级大模型能力,且成本低、可复现。MiroMind在预测赛道领先。
AI生成苹果Metal内核,PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示,AI能自动生成苹果芯片Metal内核,使PyTorch推理速度提升87%,在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高,不过研究对比方式遭质疑。
当代码遇上大模型:智能编程助手的架构设计与工程实践
在 InfoQ 举办的 QCon 全球软件开发大会上,字节跳动段潇涵介绍如何基于大语言模型构建智能编程助手。他分享实践经验,剖析研发痛点,介绍技术架构,还探讨未来发展方向,如认知增强、工具整合等。
0 代码改造实现应用运行时数据库密码无损轮转
本文探讨通过整合 MSE Nacos、阿里云 KMS 及 Apache Druid 等技术组件,实现应用运行时数据库密码无损轮转。介绍敏感数据安全风险,详述方案流程、优势,还提及未来对接更多组件,支持多参数动态更新。
省token神器3天狂揽4.1k星!19岁小哥开发,信息无损最高省87%
一款名为caveman的省Token神器在GitHub蹿红,3天揽4.1K星。它由19岁外国小哥开发,能让Agent表达更简洁,信息无损最高省87%。不过也存在争议,如节省的多为输出Token,强迫简洁或让模型变笨。