深度学习框架」共找到 3287 篇相关文章

产品应用7

BrowseComp等评测集第一,秘塔推出「深度研究」,已开启免费公开访问

世界变化快,AI领域新概念不断。秘塔在上线“浅度研究”五个月后,将其升级为“深度研究”。该模块最初由OpenAI推出,秘塔版可免费公开访问,准确率优,还让研究过程可见。

深度学习自然语言处理
算法论文8

一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法

文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。

机器学习AI算法工程
开源动态8

微软开源2025 ICML获奖框架,终结大模型多轮对话严重缺陷

微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM,可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成,经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示,能在多样任务中高效协作。

AIGC开放社区
算法论文8

告别无效计算!新TTS框架拯救19%被埋没答案,推理准确率飙升

现有TTS方法存在路径同质化和中间结果利用不足问题。华为诺亚方舟实验室等机构提出SRCA框架,含检查点注入、答案聚类搜索和检查点候选增强组件,实验显示能提升推理准确性、效率,降低成本。

机器之心
开源动态8

深度拆解,硬核解构,揭开vLLM推理系统实现高效吞吐的秘籍

文章深度拆解 vLLM 推理系统,介绍其核心组件和高级特性,包括推理引擎流程、调度机制、高级功能等,还提及系统扩展、分布式部署、性能测量等内容,助力读者理解推理引擎工作原理。

机器之心
开源动态7

这个框架让大模型省下50%内存,合并专家不如直接删掉?

Cerebras Research提出REAP框架,通过专家剪枝和合并技术压缩SMoE模型,能让模型‘瘦身’并保持性能,可省50%内存,但社区测试有不同结果,且存在调度开销等问题。

AI工程化
新闻资讯7

OpenAI大神:人工智能导论课程停在15年前,本科首选该是机器学习导论

如今人工智能成科技主流,入门者选对课程很重要。OpenAI研究科学家Noam Brown认为,本科生不应把人工智能导论作首门AI课,因其大纲多年未变,应首选机器学习导论。此观点引发热议。

机器之心
推荐文章7

一个极度实用的深度思考Prompt,帮你挖出最本质的答案。

作者分享推特上一个让大模型深度思考的Prompt,调研后引入‘钢人论证’概念,指出其能避免AI谄媚。作者还写双向钢人Prompt,介绍其作用,并以公司司庆日选择为例展示效果。

数字生命卡兹克
算法论文8

ICCV 2025 | 港科、牛津大学发布AlignGuard,文图生成模型可规模化安全对齐框架

随着文图生成模型广泛应用,其安全防护机制有限。ICCV 2025上,港科、牛津大学推出AlignGuard,是文图生成模型可规模化安全对齐框架,通过生成CoProV2数据集等实现安全对齐,实验效果佳。

机器之心
开源动态8

2小时入门「个性化联邦学习」,上交清华开源斩获1700+星 | JMLR'25

上海交通大学和清华大学研究人员开源个性化联邦学习代码库PFLlib,含39种算法、3种场景和24个数据集,支持模拟500设备训练,还有隐私保护评估工具,降低研究门槛。

新智元