「浮点数格式」共找到 497 篇相关文章
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。
突发!Anthropic禁止中国控股公司使用Claude等,无论公司在哪都不行
9月5日,Claude开发商Anthropic发布公告,停止向多数股权由中国资本持有的集团或子公司提供Claude服务,无论运营地点在哪。此举涉及法律、监管和安全风险,也适用于俄、伊、朝等国实体。
DeepSeek V3.1 Base突袭上线!击败Claude 4编程爆表,全网在蹲R2和V4
昨晚,DeepSeek官方悄然上线全新V3.1版本,上下文长度拓展到128k,参数685B,支持多种精度格式。其编程能力突出,在Aider测试中霸榜,性能超越Claude Opus 4,还有成本低等优势。
中国ToB软件公司想赚钱,先对AI Coding祛魅
文章指出AI Coding产品虽对专业开发者提效,但服务公民开发者时存在问题。对比‘Code + GenAI’与‘No Code + GenAI’,认为无代码平台更适配公民开发者,虽面临挑战,但短期内是企业软件定制最优解。
硅谷大戏!Scale AI刚卖身就被集体拉黑,谷歌OpenAI无情断供
Meta花143亿美元收购Scale AI近半股份,交易达成后数小时,Google、OpenAI和xAI暂停与Scale AI部分合作。其竞争对手客户咨询、求职兴趣大增,还打响人才争夺战,重塑了市场格局。
Manus 对谈 YouTube 联创陈士骏:两代创业者聊 AI 创业和长期主义
本文是 Manus 联合创始人与 YouTube 联创陈士骏的对谈,涉及 AI 创业和长期主义。探讨了产品优先级确定、核心指标、竞争应对、用户留存等,还谈及硅谷创业生态及 YouTube 发展历程与收购故事。
扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。
UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。
扩散语言模型九倍推理加速!上海交大:KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache,复用特征降低计算量。它即插即用,通用于主流dLLM架构,在多个基准测试中实现数倍推理加速,且不降低生成质量。
GPT-6 Astra:欢迎来到 AGI 时代。
OpenAI 发布 GPT - 6 Astra,总裁称开启 AGI 时代。演示视频展示其强大并行处理能力,跑分有争议,成绩不一。它有诸多成果和安全表现,也有可监控性降低问题,发布过程却状况百出。