「参数化求解器」共找到 1472 篇相关文章
每周产业洞察 | AI互动影视新赛道:技术筑基、生态共荣与去中心化未来
北京AIGC视听产业创新中心位于朝阳区,是推动影视制作基地建设的重要举措。由多方参与,采取‘共创、共建、共享’模式,提供六大服务平台,截至2025年8月已汇聚60余家生态合作伙伴,由首创郎园运营。
谷歌开源Gemma 3n:2G内存就能跑,100亿参数内最强多模态模型
本周五凌晨,谷歌正式发布、开源全新端侧多模态大模型 Gemma 3n。它有多模态设计、专为设备端优化等特性,核心是 MatFormer 架构,还采用了 PLE 技术等,在多方面实现质量提升。
大模型“精细化”对齐,真实性提升25.8%刷新SOTA!token级精准编辑,无需训练即插即用
北航团队在EMNLP 2025提出Token - Aware Editing (TAE)方法,从token层面解决传统表征编辑技术问题,无需训练、即插即用,在多个对齐维度显著提升,如在TruthfulQA任务上真实性指标提升25.8%。
RAG性能优化:基于RAGFlow自定义解析工具实现文本结构化(含源码教学)
文章围绕RAG性能优化展开,指出RAGFlow框架中DeepDoc解析算法不足,介绍开源与商业化解析工具优劣势及API调用和本地部署特点,推荐TextIn xParse,给出RAGFlow+TextIn知识库构建方法,还探讨了RAG优化方案。
从 AI 取数到智能分析:企业级数据 Agent 的多阶段演进与工程化落地
文章整理自 Shopee 技术专家王新波在 QCon 全球软件开发大会 2026 北京站的分享。复盘团队打造企业级 Data Agent 实践,揭示技术演进路径,分享将取数工具雕琢为智能分析工具的方法。
1B 参数跑出 2B 性能?面壁 MiniCPM5-1B 用 AI 自进化,提速 AGI 进程
全球AI行业陷入资源消耗战,面壁智能绕开物理瓶颈,提出“AI制造AI”路径。2026年5月25日发布MiniCPM5-1B,有越级性能、极致压缩比和均衡能力,源于“模型、框架、数据”自进化范式。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
CJA | 北航罗明强教授团队:一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案,但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法,开发原型系统,实验表明LLMS有相当设计能力,该方法可降成本、提效率。
0.01%参数就能接近全量微调!低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下,微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收,集成进Hugging Face - PEFT库。
114B参数、6B激活,Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview,总参数114B,单次前向激活约6B,成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题,架构、系统设计出色,开源将改变行业规则。