「全自回归模型」共找到 8777 篇相关文章
DeepSeek-R1全升级V2版:Token成本低至原来30%
DeepSeek - R1 V2版全维度升级,训练框架从‘单一RL’到‘多阶段协同优化’,推理能力从‘能推理’到‘会优化推理’,还提升了安全可控性,适配生态,推出轻量级模型。
2025 年中丨大模型市场分析报告
这是《2025年中丨大模型市场分析报告》。指出基础大模型塑造计算未来,企业重心转向推理。Anthropic超OpenAI成市场头号玩家,开源模型采用趋缓,企业换模型重性能,AI支出从训练转向推理。
刚刚,全球首个超高帧世界模型诞生!英伟达含量0,狂飙50帧
魔芯科技联合浙大潘云鹤院士团队发布全球首个Flash World Model——MoWorld,全栈基于国产NPU,实现50FPS实时推理,推理成本降70%,为世界模型产业化带来新思路。
告别VAE压缩损耗,南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间,实现10倍加速与SOTA级画质
南京大学、腾讯优图实验室和新加坡国立大学发布DiP框架,即将开源。该框架不依赖VAE,仅增0.3%参数量,推理提效10倍,在ImageNet获1.79的FID分数,解决扩散模型在像素空间难兼顾质效的问题。
告别单一大模型依赖!北航等机构发布综述:大语言模型集成(LLM Ensemble)
北航等机构发布的论文系统性回顾了LLM Ensemble领域进展,介绍分类法、相关问题、方法、基准、应用和未来方向。LLM Ensemble指推理阶段综合利用多模型优势,现有推理前、中、后三大集成范式。
AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析大模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。
从VLA到RoboOmni,全模态具身新范式让机器人察言观色、听懂话外音
复旦大学等联合推出全模态端到端操作大模型RoboOmni,统一多模态,实现动作与语音协同控制。它重新定义机器人交互范式,让机器人具备“察言观色”能力,还构建了OmniAction数据集,实验表现全面领先。
黄仁勋刚讲完AI「五层蛋糕」,他们就跑通了!算力、模型、Agent一次打穿
英伟达CEO黄仁勋提出「AI的五层蛋糕」架构,易鑫结合汽车金融场景构建全栈式AI体系,从基础设施到业务应用层层推进,解决行业痛点,还开源模型推动共赢。
0.3B参数,600MB内存!腾讯混元实现产业级2Bit量化,端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit,参数量仅0.3B,内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案,生成速度提升,还通过多种方法提升能力,未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习,那文科考高分得靠什么?
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习,但文科题无标准答案,此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分,靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。