「模型参数量」共找到 8093 篇相关文章
AST| 西工大单湘淋、张伟伟等:基于湍流各向异性分析与符号回归的改进型二阶非线性涡粘模型
针对非线性涡粘模型各向异性建模难题,西工大单湘淋、张伟伟等通过雷诺应力各向异性分析方法开展特征提取,构建新型二阶非线性涡粘模型,在方形管道与矩形扩压器湍流测试中,精度优于现有模型。
不只是DeepSeek V4,还有个万亿级大模型,训推全程国产芯片
2026年4月24日,DeepSeek发布新一代模型DeepSeek - V4系列预览版并开源。同日,美团用全国产算力集群训练出万亿参数大模型LongCat - 2.0系列预览版,训推全流程摆脱英伟达,在国产算力支撑万亿级模型研发上取得突破。
火山引擎 veFuser:面向扩散模型的图像与视频生成推理服务框架
近年来扩散模型在图像和视频生成领域取得突破,但 DiT 模型推理面临计算量大、模型多样、实时性需求等挑战。火山引擎推出 veFuser 推理框架,能在图片和视频生成上实现低延迟、低成本的高质量体验,且未来会持续迭代。
里程碑!逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,语音AI迎来新纪元
逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO,它像“全家桶”,提供高质量数据、统一评测基准和强大基础模型。语音大模型发展遇瓶颈,LLaSO框架及参考模型LLaSO - Base有望打破僵局。
北大联合阶跃星辰提出TensorCast:统一可编程管理大模型张量,推理「首字延迟」最高降低93.2%
随着模型规模增长、新应用兴起,大模型基础设施面临管理「张量状态」挑战。北大、阶跃星辰与北邮联合提出 TensorCast,解耦张量状态,复用管理能力,在多场景测试中表现出色,为大模型基建提供新范式。
Qwen-Scope:看穿大模型的“小心思”
Qwen-Scope是基于Qwen3和Qwen3.5系列模型训练的可解释性模块,通过在隐藏层插入SAE提取可解释特征。它能分析模型行为、优化模型,应用于推理、数据、训练、评估等场景,可前往Huggingface或魔搭体验。
国产开源大模型:再见9月,你好10月~
9月国产大模型持续开源,涉及DeepSeek、Qwen、百度等。如DeepSeek-V3.1缓解语言问题、优化Agent能力;阿里Qwen系列开源超10个模型;百度Qianfan-VL增强领域能力等。还展望10月新模型开源。
DeepSeek开源大模型记忆模块!梁文锋署名新论文,下一代稀疏模型提前剧透
DeepSeek最新论文给Transformer加上“条件记忆”,补上原生知识查找机制。梁文锋署名,与北大团队合作。提出全新范式及Engram模块,解决传统N - gram问题,研究稀疏性分配,验证推理能力提升,兼顾工程优化。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
多模态大模型不会画辅助线?最新评估得分:o3仅25.8%,远低于人类82.3% | 清华腾讯斯坦福联合
清华、腾讯、斯坦福等团队发布RBench - V基准测试,评估大模型视觉推理能力。结果显示,主流大模型如o3、Gemini2.5等准确率远低于人类,开源模型表现更差,暴露出大模型在复杂多模态推理任务中能力不足。