「参数化求解器」共找到 1472 篇相关文章
阿里达摩院开源具身大脑基模:3B激活参数性能超越72B,转身就忘事的机器人有救了
阿里达摩院开源RynnBrain具身大脑基础模型,全系列7个。它是业界首个有 时空记忆的模型,在20项具身Benchmark上超顶尖模型。具小而美优势,训练用自研架构提效,数据丰富,输入输出灵活。
一个能思考、会记忆的AI导演诞生了!新加坡管理大学,香港中文大学等实现故事化视频生成
新加坡管理大学等提出开源全能多智能体框架UniVA,可统一视频理解、分割等能力,按指令生成完整故事视频。还引入UniVA - Bench基准测试套件,实验显示其在多任务中表现出色,代表视频智能生成重要进步。
狂揽17.1K Star!!开源逆向工程神器,Rizin引擎驱动、跨平台调试反编译、图形化操作,爽翻了!
在信息安全等领域,传统逆向工具价格贵或操作复杂。开源君分享免费开源逆向工程神器Cutter,由Rizin框架驱动,有强大功能与现代化界面,在GitHub获17.1K Star。
7B参数比 Kimina 72B 版更强!DeepSeek 新模型将“自动化所有运算”?奥赛生实测能力“太棒”
CVPR 2026 Oral|告别模型合并冲突!南大等提出OrthoReg:极简正交正则化,揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架,提出「任务特征特化」属性,推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项,提升模型合并性能,论文被CVPR 2026接收并评为Oral,代码等已开源。
推理成本骤降75%!gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度,80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型,使推理成本降75%,内存占用为BF16模型四分之一,生成token速度提4倍,还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷,英伟达推出NVFP4提升质量。
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。
大模型结构化推理优势难复制到垂直领域!最新法律AI评估标准来了,抱抱脸评测集趋势第一
多个机构研究人员联合发布全新多语言法律推理基准数据集LEXam,它含4886道题,每道长篇题有答案和推理路径。研究显示现有大模型应对法律推理难,LEXam引入评估新模式,还对不同模型做了测试。
Gemini 3预训练负责人警告:模型战已从算法转向工程化!合成数据成代际跃迁核心,谷歌碾压OpenAI、Meta的秘密武器曝光
2025年底大模型“年终决战”,Gemini 3强势突围。其预训练负责人Sebastian Borgeaud指出,谷歌转向“做系统”,AI进入“数据有限”阶段,合成数据等构成未来进化路径,还分享了预训练热点与挑战。
不会搭工作流?ComfyUI-Copilot迎来更新,说话就能搞定!
几个月前阿里推出ComfyUI - Copilot提升ComfyUI易用性与效率。近期它迎来更新,用智能节点推荐等功能解决新用户难题,核心采用分层多智能体框架,还具备参数探索等功能。