「错误修复方法」共找到 1809 篇相关文章
32k微调处理百万Token:21倍的推理加速,10倍的峰值显存节省,实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构,有双轨并行记忆系统,能恒定内存、线性时间处理文本,在基准测试超主流方法,实现21倍推理加速和10倍显存节省。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等:符号回归启发的可压缩流场结构智能识别:基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限,传统经验法依赖阈值,深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发,用符号回归建立统一流场结构分类框架,能准确识别复杂流动结构。
生图效果媲美GPT-4o,一键搞定各类视觉生成任务丨港科广&字节全新框架
港科大(广州)和字节联合推出开源框架ComfyMind,它是通用视觉生成框架,能统一处理主流视觉生成任务。其性能超现有开源方法,媲美GPT - 4o - Image,还介绍了架构、接口等及性能评估情况。
Anthropic神话模型发布,但不让你用
Anthropic发布神话模型Claude Mythos Preview却不开放使用,发起玻璃翼计划联合科技巨头用该模型修复全球软件漏洞。此模型能自主发现众多零日漏洞,合作伙伴应用后强调跨行业协作应对网络安全挑战。
规模化人工判断:Dropbox 如何借助大语言模型优化 RAG 系统标注
为提升 Dropbox Dash 生成回复的相关性,工程师采用大语言模型辅助人工标注。该方案解决了纯人工标注的局限,通过人工校准大语言模型标注的方法,为 RAG 系统提供了有价值参考。
ICLR 2026|滑铁卢大学联合可灵提出UniVideo:统一视频理解、生成、编辑多模态
滑铁卢大学与快手可灵团队提出 UniVideo,是支持视频理解、生成与编辑的多模态模型。它采用双流架构,结合 MLLM 与 MM - DiT 能力,统一 10 个多模态任务,在多项基准超现有方法,代码已开源。
多模态大模型,真的「懂」世界吗?——揭秘 MLLM 的核心知识缺陷
ICML 2025高分论文揭示MLLM核心认知盲区。研究发现主流MLLM缺乏核心认知能力,且不能靠规模扩展自然习得。作者构建测评体系CoreCognition,提出干预测试方法Concept Hacking,还给出关键发现与启示。
阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢
大模型在医疗领域应用有医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺三大难题。阿里达摩院开源统一多模态医学大模型灵枢,介绍其数据体系、清洗流程及四阶段强化训练方法。
DeepSeek“极你太美”bug,官方回应了
DeepSeek V3.1调用API开发时输出常现“极”字,在火山引擎、腾讯CodeBuddy等多平台出现,影响代码编译。官方称将在近版本修复,网友猜测或因数据清洗不彻底。
效果非常不错!阿里昨开源图形海报生成模型Qwen-Image
阿里昨日开源多模态图像基础模型Qwen-Image,基于20B参数MMDiT架构,在复杂文本渲染和精确图像编辑方面有重大突破,支持多风格图像生成、智能图像编辑等,还介绍了使用、部署等方法。