「上科大」共找到 6378 篇相关文章
鹏城实验室 X 中大hcp实验室推出 RADAR : 具身智能评测的新标杆
RADAR是鹏城实验室与中大hcp实验室为具身智能领域设计的评测基准,解决现有评测体系三大缺陷,通过创新设计揭示模型不足,为研究者提供方向,推动具身智能实用化。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理,港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时,常过分依赖语言知识,忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架,其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著,为LVLMs发展提供方向。
对话淘宝姜宇宁:如果你只推低价商品,是不需要用大语言模型的
淘宝姜宇宁团队上线RecGPT百亿参数推荐大模型,对“猜你喜欢”功能技术升级。大模型赋予传统推荐系统新能力,如让其“白盒化”、理解长上下文等。姜宇宁认为AI要创造商业价值,落到业务场景形成正向循环。
你永远叫不醒装睡的大模型!多轮对话全军覆没,性能暴跌39%
研究人员进行超20万次模拟实验,耗资5000美元,评估大模型在多轮对话中的表现。结果显示,大模型在多轮对话中性能明显低于单轮对话,平均下降39%,还出现“对话迷失”现象。
小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理
InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,探讨大模型端侧部署难题。团队自研推理框架,实现180 tokens/s推理速度,采用共享基座架构支持多业务。未来端侧大模型突破依赖硬件提升与架构演进。
昇腾910B大模型实测:开源框架能不能打?真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测,对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型,结果显示两者在不同部署场景各有优势,vLLM 适合单卡小模型,MindIE 适合大模型多卡部署。
Meta发最强模型打响价格战,小扎对谷歌贴脸开大!北大校友立大功
九月刚过3天就有五个前沿模型发布,Meta发布Muse Spark 1.3踢馆谷歌Gemini 3.8 Flash。它跑分提升大、成本低,性价比高,但也遭质疑,大模型下半场或比拼系统架构和智能体工程能力。
Karpathy 秒删 AI 职业分析项目,背后是,一场人类的职业大迁移
Karpathy 做了 AI 职业暴露度分析项目,引发关注后秒删。Stanford NLP 指出其分析不足。多家报告显示 AI 对职业冲击大,全球科技行业裁员,国内前端岗位受影响,还带来职业大迁移。
「全球大模型第一股」来了!智谱港交所敲钟,市值达528亿港元
2026年1月8日,智谱登陆港交所,成全球首家以AGI基座模型为核心业务的上市公司,市值528.28亿港元。它以‘全球大模型第一股’吸引资本,研发强、MaaS模式优,标志中国AGI企业走向资本市场。
大模型转行土木工程!首个「打灰人」评估基准:检验读、改工程图纸能力
首个工程自动化任务评估基准DrafterBench,可测试大模型在土木工程图纸修改任务中的表现。它模拟真实工程命令,考察模型四方面能力。评测发现主流大模型有一定能力,但未达工程一线要求。