「分布感知损失」共找到 467 篇相关文章
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
AI正在改写地图APP!这一次轮到谷歌了
谷歌让开发者可通过Gemini API调用谷歌地图工具,整合位置感知功能。支持多模型,按查询次数收费。玩法多样,能个性化、实时化处理需求。国内高德早有相关尝试,AI正改写地图APP。
1.58bit不输FP16!微软推出全新模型蒸馏框架,作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation,实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段,经实验在多下游任务表现近全精度模型,降内存开销、提推理速度,作者全是微软研究院华人。
SOTA级的Embedding模型!F2LLM模型、数据、代码全部开源,人人可用
Embedding 模型应用广泛,但主流模型训练困难。蚂蚁集团与上海交大推出 F2LLM,含 0.6B、1.7B、4B 系列模型,仅用六百万数据微调基座,在 MTEB 榜单领先且完全开源。介绍了其数据、训练、测评等情况。
多模态推理最高加速3.2倍!华为诺亚新算法入选NeurIPS 2025
华为诺亚方舟实验室研究入选NeurIPS 2025,其提出视觉感知投机推理(ViSpec)框架,解决草稿模型处理图像信息效率难题,在不牺牲生成质量下,对主流VLM最高达3.22倍推理加速。
AI 炮制的“工作垃圾”,正在摧毁你的生产力
尽管生成式AI在工作场所使用激增,但多数公司难见可衡量的投资回报率。原因可能是AI工具产出“工作垃圾”,表面光鲜却空洞。文章分析现象、影响,并为组织提出避免“一刀切”等应对原则。
CuteDSL-1: Introduction
文章介绍CuteDSL,它因Cutlass编译慢、调试难等痛点而生,可在Python构建DSL,编译快、调试易且性能无损。文中阐述其架构、使用方法、与PyTorch集成优势等,还提及基于CuTe的开发及性能对比。
斑马智行,开启汽车主动智能时代|甲子光年
2025年WAIC上,斑马智行联合通义及高通,首发行业首个基于高通8397平台的端侧多模态大模型解决方案。该方案让智能座舱从“被动响应”到“主动感知”,还打通产业链,实现多方面适配。
简单了解下CUDA Green Context
文章基于Flashinfer实现介绍CUDA Green Context,它在CUDA 12.0+引入,能实现资源隔离、降低多线程性能损失、提高GPU使用率。还给出使用方法及代码示例,不过测试性能未达预期,需关注后续发展。
通用Agent长啥样
视频探讨大厂做基于命令行编程工具的原因,介绍命令行Agent,剖析其等于庞大工具生态、经典Unix组合哲学与现代AI调度能力,指出通用Agent骨架由AI大脑、命令行身躯和MCP感官构成。