「局部加权线性回归」共找到 143 篇相关文章
腾讯悄悄给AI开发者开了个口子,很多人还不知道
当下AI工具供给过剩,分发成关键,变现难困扰独立开发者。4月16日微信AI小程序成长计划升级,放宽准入、流量扶持、新增变现激励,包括额外广告金、买量竞价加权、智能广告等。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间,传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法,通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合,在多评测中实现先进性能,为LLM优化提供新思路。
别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式,但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途,存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告,采用混合线形注意力架构
Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告,该48B参数模型采用混合线性注意力架构,称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势,模型已开源,社区反应不一,MiniMax则回归全注意力架构。
AGI只是硅谷的幻想?!AI科学家盛赞中国,并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客发文指出,计算需遵循物理定律,线性进步要消耗指数级资源,硬件升级红利已尽。他认为美国追求超级智能短视危险,中国重应用普及更务实,AGI不会发生,超级智能是幻想。
AGI只是硅谷的幻想?!AI科学家盛赞中国,并从物理学角度宣告我们永远造不出AGI
AI科学家Tim Dettmers在博客文章中指出,计算须遵循物理定律,线性进步要指数级资源,硬件升级红利已尽。他认为美国追求AGI和超级智能不切实际,中国重应用普及更务实,AGI难以实现。
加州理工用AI攻克量子化学60年难题,1块显卡做完7800块的活!
加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文,用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟,而2019年同类计算用了约7800块GPU。
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。
Anthropic自研AI面试官,深度访谈1250名职场人,揭示AI在工作中的真实影响
Anthropic发布Anthropic Interviewer工具,对1250名专业人士访谈。结果显示,人们对AI在工作中的作用普遍乐观但局部悲观,不同职业群体对AI态度和使用情况有差异,研究数据将公开。
字节跳动发布SeedFold,蛋白质结构预测相关多任务超越谷歌AlphaFold 3,揭示大模型缩放新秘诀
字节跳动Seed团队推出新一代折叠模型SeedFold,在多个蛋白质相关任务性能上超越谷歌AlphaFold 3。该研究为有效缩放生物分子基础模型提供新思路,推出加宽模型、线性三角注意力等方法。