「M+框架」共找到 1858 篇相关文章
「被动感知」到「理解接触」!它石智航重磅发布OmniVTA视触觉世界模型
它石智航联合六大顶尖机构推出OmniVTA视触觉操作框架和OmniViTac大规模视触觉数据集。该框架核心是从被动感知到主动预测触觉,通过多模块协同让机器人有预测、理解和修正能力,实验表现优。
谷歌TPU跑Kimi比英伟达GPU快57%!用的还是DeepSeek推理框架
本文报道由vLLM原班人马创立的Inferact公司,联合谷歌优化后,16块谷歌TPU v7跑Kimi K3速度比同数量英伟达GB200快57%,相关代码已开源,详解了背后的技术优化思路。
6.6K标星!微软开源Agent自我优化框架,为智能体注入持续学习能力!
开发AI Agent常面临部署后难自动优化的问题。微软开源的Agent Lightning,加几行代码就能让Agent自动学习、持续优化,有事件追踪等核心能力,安装简单,应用场景丰富。
ICML 2025 | 千倍长度泛化!蚂蚁新注意力机制GCA实现16M长上下文精准理解
在大语言模型发展中,长文本建模挑战大。蚂蚁研究团队提出注意力机制GCA,可端到端学习检索相关片段,实现超长序列处理与泛化,其Triton kernel实现已开源,论文被ICML 2025接收。
比NanoBanana更擅长中文和细节控制!兔展&北大Uniworld V2刷新SOTA
兔展智能与北京大学的UniWorld团队推出图像编辑模型UniWorld - V2,它提出UniWorld - R1框架,在权威测试中超越顶尖闭源模型。该框架通用性强,能提升其他基础模型性能,相关论文、代码和模型已开源。
我MiniMax,用实习生处理数据,照样屠榜开源大模型
MiniMax M2屠榜开源大模型,引发社区热议。它在注意力机制、数据处理、思考模式上另辟蹊径,公开技术细节。M2团队选Full Attention,雇实习生处理数据,提出交错式思维链策略,强调实用性和泛化能力。
默认选择 React,等于是在扼杀前端创新
文章指出默认选 React 正减缓前端创新。如今团队选前端常出于习惯而非技术契合度,使 Svelte、Solid、Qwik 等创新框架难被采用。默认选 React 还带来运行成本、架构惰性等问题,呼吁根据需求选框架。
我们用飞书开了个选题会,一下进入现代化办公,编辑部直呼:真香
2025年飞书未来无限大会上,飞书发布和升级诸多产品。如达M3标准的知识问答,可秒搜文档;达M4标准的飞书会议,支持声纹识别。多维表格性能提升、应用构建升级,还有AI工具全家桶。
仅用1/9的token拿下SOTA,用LLM当知识路由:全新RAG框架DeepSieve
大语言模型遇「最新」或「垂直领域」知识易出错,传统RAG做法有痛点。全新RAG框架DeepSieve把LLM当知识路由器,四步筛选信息,实验精度高、成本低,消融实验明确各模块价值,还有救场案例。
我给 Claude Code 做了个 AI 硬件监工
作者受Anthropic开源项目启发,用M5Paper墨水屏开发板做出M5 Paper Buddy,可蓝牙连电脑,监控Claude Code对话状态并审批操作。它有诸多功能,与官方项目区别大,还体现AI与硬件结合趋势。