「语言建模」共找到 1337 篇相关文章
英伟达、港大等发布创新KV缓存,实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型,英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算,还提出基于置信度的平行解码策略,测试显示能加速且保持生成质量。
对话 VisionFlow 创始人刘夜:OpenClaw 这一波,关键是要找到合适的生态位
极客公园张鹏对话VisionFlow创始人刘夜,探讨AI时代组织形态、商业竞争等话题。刘夜认为数字员工非终局,数字组织才是;AI创业应跳出低维竞争,找到合适生态位;未来竞争核心是为传统产业业务建模。
CMAME|美国西北大学,德州大学|Wing Kam Liu及 TJR Hughes 等: LLM赋能的下一代计算机辅助工程
工程仿真里有限元方法常见,但计算与人力成本高。此研究提出把大语言模型变为计算机辅助工程智能体,开发不依赖训练数据的降阶求解器,在多问题上表现佳,为下一代计算机辅助工程提供框架。
一个模型装下整个物种树!伯克利GPN-Star斩获基因预测双料冠军
加州大学伯克利分校等机构推出基因组语言模型GPN - Star,可将全基因组比对和物种树信息装进大模型。它克服传统GLMs短板,实现三点升级,在多基准测试表现出色,是强大的全基因组变异解读框架。
Jina Reranker v3: 全新“列式”重排器,0.6B参数刷新文档检索SOTA
Jina AI推出第三代重排器Jina Reranker v3,在多语言检索基准上刷新SOTA。它参数仅6亿,有“last but not late”交互机制,能一次性处理查询和文档。还提供动态量化格式,方便不同硬件部署。
刚刚,OpenAI发长篇论文:大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因,即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子,后训练阶段‘考试机制’强化幻觉,还给出改评分规则的解法。
ACL 2025 高分接收 | 高感情语音技术:逻辑智能小语种TTS破局之道
语音合成技术在大语种发展好,但小语种因语料稀缺等面临挑战。逻辑智能团队提出针对低资源语言TTS的解决方案,构建泰语数据集,经先进预处理,其TTS模型效果好,有零样本克隆能力。
代码迁移准确率从 5.4% 飙至 97.9%!OpenAI 挑战 COBOL,几十年的老系统真能交给 AI 了?
本文报道OpenAI针对低资源编程语言的最新研究,其COBOL代码迁移准确率从5.4%大幅提升至97.9%,探讨了AI改造遗留系统的进展、应用边界与待解决的问题。
无需多视角,单图重建可交互3D模型!南洋理工开源结构推理框架
南洋理工大学团队提出MonoArt,将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程,通过四个关键模块逐步推理,无需外部先验,在PartNet - Mobility基准测试中表现领先,兼顾推理效率,还可用于下游任务。
The Batch: 938 | Gemini 的音乐生成器
Google将音乐生成器Lyria 3加入Gemini和YouTube,它接收文本或图像生成30秒音频,支持多语言歌词。在质量和遵循提示上优于前身,采取版权保护措施,对特定用户免费或提供高额度使用。