「视觉语言融合」共找到 2036 篇相关文章
一文讲透程序编排的核心方式:从表达式语言到并行化实践
文章围绕程序编排展开,介绍单语句编排、类编排、流程编排、并行化编排等核心方式,分析多种编排框架特点及适用场景,还提及Lindorm泛时序数据解决方案,为开发者提供编排参考。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用RoPE的现代Transformer模型里,注意力机制Q和K表示有集中极大值,V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系,对模型设计、优化和量化有重要启示。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值:破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示,在使用旋转位置编码 (RoPE) 的现代Transformer模型中,注意力机制的查询 (Q) 和键 (K) 表示存在集中极大值,而值 (V) 表示无此模式。研究通过实验揭示其与上下文知识理解的关键联系。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
NeurIPS 2025 | 蚂蚁CGM:图融合架构重塑代码大模型,探索非 Agent 新范式
在NeurIPS 2025上,蚂蚁将展示Code Graph Model (CGM)。它把代码库图结构集成到开源LLM,开启新范式,在代码库级任务上以非Agent方案登顶开放权重模型榜首,解决了复杂软件工程的Agent依赖难题。
精准医疗与AI融合:数据驱动下的个性化健康未来|甲子引力X
在「2025甲子引力X中国科技产业投资大会」上,5位投资人围绕AI赋能医疗投资的机遇与挑战展开探讨。他们各有投资偏好与见解,还指出风险,最后畅想了AI改造后的健康未来。
8.6K star!!实时翻译、离线使用、支持50+语言,这个免费开源项目牛皮!
介绍开源项目RTranslator,它为Android平台实时翻译应用,用Meta的NLLB模型与OpenAI Whisper技术,本地处理保障质量与隐私。有双模式对话等功能,在Github获8.6K star。
DoorDash 如何打造了一款不完全依赖大型语言模型(LLM)的 AI 购物助手
DoorDash 分享对话式 AI 助手 Ask DoorDash 的架构,它借助 LLM、AI 代理等构建系统。测试显示其提升了结账转化率等指标,还构建自动评估框架改进质量衡量,架构分离协调与业务功能。
西湖大学张驰团队:从视觉合成到空间理解,视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟,但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文,将问题落回推理阶段,让相机轨迹成约束条件,推进视频生成到三维结构约束建模。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。