「3D-Resampler架构」共找到 3646 篇相关文章
英伟达说,小语言模型(SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型(SLM)是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿,可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色,文中还分析了SLM优势及代理架构。
只需一次指令微调,大模型变身全能专家天团,8B模型性能反超全微调基线 | ACL25 Oral
预训练大模型适应专业领域需高昂微调成本,稀疏混合专家架构虽能提升推理效率,但从头训练耗资源。浙大与Thomson Reuters团队提出SIMoE,单阶段微调就能升级大模型,还解决传统方法两大局限,在性能和效率上双突破。
成立 5 年最高估值超百亿,摩尔线程之后,又一家AI芯片独角兽争当“国产 GPU 第一股”
6月23日,沐曦集成电路IPO辅导完成,离A股上市更近一步。它成立于2020年,专注高性能GPU,产品应用广,还与书生・浦语3.0合作。虽曾被曝裁员,但已完成8轮融资。当下国产GPU厂商扎堆IPO,适配DeepSeek或带来机遇。
CVPR 2026 ReSAM:每个目标只标1个点,SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践,包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题,阐述选型Flink K8s Operator模式的原因,还提及任务状态观测、环境资源成本等,分析核心问题并给出解决方案。
特斯拉们,慌了?英伟达智能驾驶实测曝光:仅用一年追平马斯克八年心血
英伟达汽车业务虽仅占总收入1%,但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能,到2028年将实现L3高速公路驾驶,仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色,新系统也有诸多亮点。
「Memory as a Context」是否将重新定义 Transformer 的 「记忆模式」?
本期机器之心PRO会员通讯解读3个AI业内要事,包括「Memory as a Context」能否重新定义Transformer记忆模式、世界模型发展情况,以及OpenRouter联合a16z发布的《State of AI》报告。详细探讨了谷歌Titans架构及其理论框架MIRAS,还提及业界对LLM记忆力的改进方案。
爆冷!首届大模型争霸,Grok 4下出「神之一手」?DeepSeek、Kimi惨遭淘汰
谷歌Kaggle举办首届全球AI象棋争霸赛,八款顶级语言模型正面对抗。首战8进4淘汰战中,Gemini 2.5 Pro、o4 - mini、Grok 4、o3晋级,Claude 4 Opus、DeepSeek R1、Gemini 2.5 Flash和Kimi K2出局。比赛考验AI整体理解能力。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
DeepSeek流量暴跌?AI大模型全球霸主离奇遇冷,外媒曝出真相
曾以低价高性能出圈的DeepSeek,在自家平台遇冷、市场份额下滑,但其R1和V3模型在第三方平台使用量增长近20倍。背后是‘Token经济学’及战略转移,它开源模型,将算力留作研发。Anthropic也因算力受限有类似问题。