「多模型策略」共找到 9909 篇相关文章
ParScale:一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。
首个可学习姿态对齐的视频扩散模型!StableAnimator++
当前人像动画扩散模型在人物身份一致性上表现不佳,复旦大学联合多团队提出StableAnimator++,它是首个可学习姿态对齐的视频扩散模型,能生成自然保真的人物动画,还在保持人脸一致性上做了改进。
黄仁勋CES最新演讲:Rubin 今年上市,计算能力是 Blackwell 5 倍、Cursor 彻底改变英伟达软件开发方式、开源模型落后于先进模型约6个月
英伟达CEO黄仁勋在CES 2026演讲宣告AI从理解语言走向改造物理世界。他提及开源模型发展,还发布多款新品,如AlpaSim仿真框架、GROOT 1.6机器人模型、AI超算Vera Rubin等,凸显英伟达在AI领域的布局与野心。
单张显卡跑出15倍推理速度,aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色,超越部分千亿级大模型,还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
老黄入局吃龙虾!英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super,在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文,吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型,开放全参数权重等。
比肩Claude Opus:阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布
阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash,参数强大,性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力,有独特注意力布局;基础设施保障训练稳定;强化学习激发智能体潜能;评测数据显示战斗力强,未来还将持续优化。
幻觉的根源找到了:大模型说谎,是为了讨好你
清华大学OpenBMB团队研究发现,大模型胡说八道根源是想讨好用户。他们识别出负责产生幻觉的H - Neurons,占比不到0.1%,其本质是‘过度服从’,在预训练阶段形成,为构建可靠模型提供新视角。
Claude Opus 4.1模型发布,OpenAI继续被拉开差距
Anthropic发布Claude Opus 4.1模型,在各指标上超越Opus 4。Anthropic ARR达50亿美元,API收入首超OpenAI。新模型在多场景有进步,官网等渠道统一可用,还给出Claude Code使用建议。
一篇多模态大模型推理技术最新综述
华东师大&字节跳动系统回顾基于强化学习的MLLMs推理进展,涵盖关键算法设计、奖励机制创新及实际应用,探讨了RL在LLMs/MLLMs中的关键设计与优化策略,还涉及多模态大模型推理多方面内容。
1100多个模型殊途同归,指向一个「通用子空间」,柏拉图又赢一回?
约翰斯・霍普金斯大学研究发现,1100多个不同神经网络,即便训练条件不同,最终权重会收敛到共享低维子空间,表明架构比数据影响大。此发现能解释诸多现象,还有多种应用可能,但也有局限性。