「多精度气动融合」共找到 736 篇相关文章
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
林俊旸离职后首度发声：万字复盘，大模型下一站「智能体式思考」
前阿里千问负责人林俊旸离职后发文，复盘大模型行业演进，指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示，探讨思考与指令融合难题，还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。
入选 SOSP'25：百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题，彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍
百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用，介绍了百度智能云对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题，融合文件和对象存储优势，性能卓越，已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。
对话智源王仲远：机器人的大小脑可能会“合体”，但不是今天
今年智源大会上，智源研究院推出“悟界”系列大模型，如Emu3、Brainμ、RoboOS2.0、RoboBrain2.0和OpenComplex2。智源研究院长王仲远称大模型技术未到尽头，介绍了模型特点及发展趋势，如机器人大小脑融合需时间。
真正的一句话修图：Gemini 用香蕉模型给出了图像生成的分水岭
Google新模型Gemini 2.5 Flash Image可在AI Studio体验。它有多图融合、角色一致性等能力，能实现自然语言编辑图像，速度快、价格低、API可用，虽有中文体验等问题，但有望让AI视觉工具进入工程化时代。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
金融智能体真的是大模型落地“最后一公里”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请业内人士探讨金融 AI 大模型实践现状。指出大小模型融合是主要方案，智能体有应用但也有问题。还分享了评估 AI 项目的要点、智能体应用案例及未来布局方向。
破解遥感目标的形状与尺度难题，PKINet二代推理提速近4倍！
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型，能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级，统一条带与方形卷积，部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升，可服务多领域，但对特殊目标仍有检测问题。
AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
PaddleOCR3.0全面开源！文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量结构化文件！
在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。