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人格向量:大模型性格的数学解码与精准操控
大语言模型在应用中会出现危险行为偏移与训练引发的非预期偏移,传统方法难监控干预。本文发现人格特质在线性方向表现为“角色向量”,实现提前预测、实时监控和主动控制,为AI安全提供数学框架。
解决算力瓶颈,给多模态瘦身!Token压缩完整图谱与选型指南
给多模态大模型瘦身是解决算力瓶颈的关键。Token压缩技术可剔除视觉冗余,提升训练与推理效率。北大等团队剖析其全貌,给出完整图谱与选型指南,还揭示了未来演进路径。
DeepSeek开源新模型,提出上下文光学压缩:LLM的新记忆方式
DeepSeek开源OCR模型,探索用多少视觉信息让LLM理解文本。实验表明1000字文档约需100个vision tokens,压缩比10倍、准确率97%。还提出模拟人类遗忘等想法,有多种应用场景,且完全开源。
DeepSeek-OCR降本增效,10×暴力压缩还能读得清
Deepseek - OCR模型发布,通过光学压缩技术解决长文本处理的计算效率问题,能控制大模型token消耗成本。介绍了其架构设计、数据引擎及训练流程,还展示其用较少token超越现有模型的能力。
开源黑科技!向量数据库,居然要被 MP4 给干掉了!
GitHub开源项目Memvid,能用MP4视频文件替代昂贵的向量数据库,检索达亚秒级。它把文本编码成视频,用配套JSON索引记录位置,结合sentence-transformers和FAISS实现语义搜索,存储和检索性能出色。
时空压缩!剑桥大学提出注意力机制MTLA:推理加速5倍,显存减至1/8
在大语言模型发展中,Transformer自注意力机制有计算复杂度问题且KV缓存成推理瓶颈。剑桥大学提出MTLA,结合时空压缩策略,提升推理效率,在多任务中表现出色,代码已开源。
社区供稿 | Jina Embeddings V4: 为搜索而生,多模态多语言向量模型
Jina AI发布多模态向量模型jina-embeddings-v4,参数38亿,能同步处理文本与图像。内置LoRA适配器强化检索等任务表现,在多基准测试中展现顶尖性能,支持单/多向量表示。介绍了架构、上手指南等。
超越ZIP的无损压缩来了!华盛顿大学让大模型成为无损文本压缩器
华盛顿大学SyFI实验室提出LLMc,利用大型语言模型进行无损文本压缩。基准测试显示其压缩率优于传统工具,且项目已开源。不过,当前版本存在效率、吞吐量等问题,应用范围也主要在自然语言。
语音界Sora!微软刚开源新模型,一次生成90分钟语音、3200倍压缩率
今天凌晨微软研究院开源创新音频模型VibeVoice - 1.5B,有诸多技术突破,如可合成90分钟语音、支持4名发言人、3200倍音频压缩等,还首创双tokenizer协同架构。未来微软还会开源更大参数模型。
90后量子计算团队「向量奇点」完成超亿元天使轮融资 | 5Y News
近日,北京量子信息科学研究院孵化的「向量奇点」完成超亿元天使轮融资,由 IDG 资本领投。资金用于研发第一代中性原子通用量子计算机。全球量子科技竞争升温,该团队由青年科研人员组成,未来将攻关核心技术。