「参数效率」共找到 1810 篇相关文章
6.3K star！再见了Docker Desktop，容器与 K8s 管理的终极利器，效率飙升！
和容器打交道，过去首选可能是Docker Desktop，但它有商业许可限制、资源占用高等问题。今天分享免费开源的替代品Podman Desktop，它集成多项功能，还自带Kubernetes集成，很受开发者欢迎。
0.01%参数就能接近全量微调！低数据微调极致省参方案来了 | ACL'26
瑞典隆德大学与Google DeepMind团队研究大模型微调省参方案。发现低数据场景下，微调Value投影中的b(v)比b(q)或b(k)性能更好。该研究已被ACL 2026接收，集成进Hugging Face - PEFT库。
114B参数、6B激活，Sand.ai刚刚把全球首个千亿MoE视频生成模型开源了
Sand.ai团队开源全球首个千亿MoE视频生成模型MAGI - 2 - preview，总参数114B，单次前向激活约6B，成本低效果好。该模型解决了视频生成Scaling难题，架构、系统设计出色，开源将改变行业规则。
MiniMax M2.5：230B参数仅激活10B，开源模型首次逼近Claude Sonnet，成本仅十分之一
MiniMax推出新一代开源模型M2.5，官方称其为‘为现实世界生产力设计的开源前沿模型’。性能逼近Claude Opus 4.6，采用混合专家架构，成本低。已在内部大规模部署，定位为‘AI员工’。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
长上下文快2.9倍，解码快6倍：Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型，是混合线性注意力架构，核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题，在多任务测试表现出色，还开源相关资源，推动高效长上下文模型研究。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
协同加速，多机器人协作不再「慢半拍」！软硬一体化框架ReCA破解具身智能落地效率瓶颈
佐治亚理工学院等团队推出集成加速框架 ReCA，针对多机协作具身系统，从算法、系统、硬件跨层协同优化，经评估，实现 5 - 10 倍速度提升且成功率升 4.3%，为具身智能落地奠基。
9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。
瘦身不降智！大模型训推效率提升30%，京东大模型开发计算研究登Nature旗下期刊
京东探索研究院大模型研究登Nature旗下期刊。其提出系统与方法，经四大创新使大模型推理提效30%、训练成本降70%。成果支撑JoyBuild平台，可帮企业将通用模型转化为专业模型，加速商业化落地。