「样本高效学习」共找到 1993 篇相关文章
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码,参数规模扩6倍,用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越,解决了自监督训练的视觉transformer的问题,提升全局和局部任务表现。
好奇心之旅:Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员,日常用Cursor开发,因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等,还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
低延迟、高吞吐,LLM优化与高效推理引擎综述
LLM计算成本高,用户要低延迟,企业要高吞吐。工程师开发优化技术,如动态批处理、KV缓存、模型量化。论文对比25款推理引擎,还探讨了多模态支持、手机端推理、新型架构支持等进化方向。
AI Infra入门干货总结:大模型是如何高效推理的
作者深入研读vLLM源码,以Llama 3为例,聚焦Decoder-Only架构LLM,介绍推理各环节及张量维度变化,讲解连续批处理和Paged Attention概念,还阐述推理流程、采样策略等,最后总结相关拓展内容。
DeepSeek-V4发布!高效百万上下文智能普惠时代来了
DeepSeek-V4发布,是开源社区关键分水岭。它解决超长文本处理效率痛点,架构与优化有多项突破,降低算力消耗和成本,适配国产芯片,性能比肩顶级闭源模型,推动开源社区两大未来趋势。
面壁智能开源 EdgeClaw,一款安全高效端云协同的龙虾 Agent。
当下AI Agent端侧常被忽视,数据任务都涌向云端致隐私泄露和算力浪费。近期面壁智能等联合开源EdgeClaw,以三级安全和性价比感知协同机制,解决OpenClaw数据泄露、token成本高等问题。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来,剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出,利用符号化表示和游戏虚拟世界数据,或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径,该模型可支持长时序任务预测与规划,还探讨构建原因、数据来源等。
NeurIPS 2025|指哪打哪,可控对抗样本生成器来了!
近日,清华大学和蚂蚁数科在NeurIPS上联合提出Dual - Flow新型对抗攻击生成框架。它能从海量图像数据学“通用扰动规律”,对多模型、多类别发起黑盒攻击,为AI安全带来挑战,已用于蚂蚁数科产品。
【医学影像分割】UN-SAM:一种高效且通用的细胞核分割模型
文章提出UN - SAM框架解决现有SAM在医学影像分割依赖人工标注、跨域泛化不足问题。它含三大模块,能自动生成提示、增强特征判别力和跨域分割精度,实验显示其在多数据集表现优,代码已开源。
CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。