「空间语言模型」共找到 8192 篇相关文章
超越MLA!新架构MLRA百万token,解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时,自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销,业界尝试多种方法,但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA,拆分KV缓存为四个并行分支,降低显存占用,实现4路张量并行,性能更优。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
奥特曼亲自上阵,Images 2.0登顶王座!大米刻字,生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0,奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI,能精准听懂中文指令、渲染复杂UI,在Arena榜单登顶,解决了多语言、风格等痛点。
AI三问:Agent、LLM、RAG,一文厘清!
文章介绍大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和AI智能体(Agent)三种架构。阐述其概念、工作原理、应用场景、优缺点,还做了横向对比,给出选用建议,最后提及混合架构与未来趋势。
Tabbit浏览器实测:AI终于学会帮我上网干活了
本文实测Tabbit浏览器,它刚正式发布且免费。与Arc、Atlas不同,Tabbit切换成本几乎为零,有智能标签整理、妙招功能、Agent智能代理等,还内置多个国内外大模型,但脚本妙招和智能标签整理有改进空间。
从数据分布视角,重新认识下CoT
本文从数据分布视角重新审视大语言模型的思维链(CoT)推理。指出CoT并非真正推理,而是模仿,其效果受训练与测试分布差异影响。通过实验揭示CoT在分布偏移时性能退化,提醒勿过度依赖。
波士顿动力机器人进厂打工现逆天操作!3D感知+实时追踪,人类捣乱完全不带怕的
波士顿动力的Altas机器人重磅升级,具备3D空间感知和实时物体追踪能力,可自主执行复杂工业任务。文章还解析其背后技术,包括2D感知、3D感知、物体位姿估计和校准等,团队未来将构建统一基础模型。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。
大道至简,何恺明团队新作pMF开启像素级「无潜、单步」生成范式
何恺明团队新论文提出用于单步、无潜空间图像生成的pMF框架,直指主流扩散与流匹配模型通病。该框架将v、u和x三个场关联,训练网络把噪声输入直接映射为图像像素,实验表现强劲。
兵临OpenAI!谷歌集结2500人「复仇」,Gemini 3夺回AI王座
谷歌发布Gemini 3欲夺回AI主导权。谷歌DeepMind的CTO与AI Studio产品负责人剖析其发布盛况等,称这是与全球用户共建AGI的实验,还谈到模型发展、应用及多模态等问题,也承认仍有提升空间。