「小参数量模型」共找到 8319 篇相关文章
Meta提出Deep Think with Confidence:几乎啥都不用动,就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率,但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence(DeepConf),可在不增训练成本和不调超参数下,提升推理准确性与效率,本文对其全面解读。
我给阶跃星辰 Step 5 Preview 出了一道工程题
本文作者池建强参与阶跃星辰新一代旗舰大模型Step 5 Preview小范围内测,设置带两层bug和隐藏需求的编码工程题,与Qwen 3.8 Max、Kimi K3对比测试,分享实际项目使用体验,给出客观评测。
刚刚,百度最新开源神作:PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5,参数仅0.9B,在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一,精度达94.5%。它支持异形框定位,解决真实文档解析难题,在多场景表现出色。
15年差评如潮,Siri终于有救了!苹果10亿真金白银投谷歌一票
苹果宣布和谷歌合作,用Gemini升级Siri等AI功能,此为过渡方案,苹果未来计划推自研1万亿参数模型。此前谷歌每年付苹果200亿做搜索,这次苹果或每年付10亿用Gemini。
告别 AI 土味审美!Kimi K2.5 实测:扔个视频复刻 iOS 级丝滑动效
Kimi 上线 K2.5 模型,前端审美佳,接近 Gemini 3,增强多模态识别,支持视频。测试显示它能按要求生成漂亮网页,还可通过反馈迭代。它对设计师和普通人帮助大,且 Agent 模式任务完成率高。
Agent 如何用搜索?这家最懂 AI 搜索的团队,把踩过的坑都分享出来了
AI时代搜索与传统搜索大不同,人类搜索是静态检索,AI搜索是动态、流式、可追问的。小宿科技作为AI Agent基础设施提供商,分享了为Agent提供搜索服务的经验,包括不同场景下AI应用接入搜索的难点与解决方案。
AMS| 西工大史子颉,高传强,王旭,林海涛,张伟伟:数据驱动的涡激振动标度律发现
涡激振动最大振幅是评估结构安全的关键指标,现有理论模型有局限,常用数据驱动方法也面临挑战。本文提出两次应用符号回归的“白箱”标度参数VIV建模方法,验证了其鲁棒性与泛化能力,还给出物理层面解释。
见证历史!DeepSeek跃居全球第二AI实验室,R1登顶开源王座,R2全网催更
昨晚,DeepSeek官宣R1完成小版本升级,开启「深度思考」功能可体验。其R1-0528性能媲美o3和Gemini 2.5 Pro,还微调了8B模型。DeepSeek成全球第二大AI实验室和开源王者,网友催更R2。
Andrej Karpathy 盛赞!斯坦福团队新作,让Llama-1B 实现毫秒级推理
斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”,把推理延迟大幅降低,显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效,提出Megakernel以重构执行方式。
中兴发了一篇论文,洞察AI更前沿的探索方向
当大模型参数量冲向万亿级,AI 行业面临瓶颈。中兴通讯发布论文剖析困境,勾勒前沿方向。文中分析了 LLM 现状、架构瓶颈、AGI 争议等,还阐述了改进优化措施及下一代计算范式发展趋势,介绍了中兴的探索实践。