「推荐可解释性」共找到 4271 篇相关文章
图像、视频一模搞定!字节全能原生多模态本地可部署
字节开源原生多模态模型Lance,仅3B激活参数,40G显存就能跑,已登顶huggingface趋势榜。它能进行图像与视频的理解、生成、编辑等操作,在多个基准测试中表现优异,多项性能居首。
跨本体、长任务、可预测……Motubrain双榜登顶只是一个开始
本文围绕具身机器人展开,指出当前大多具身机器人干活存在局限。Motubrain 双榜登顶,确立通用机器人大脑干活能力参照系,它具备一脑多能、一脑贯通等能力,生数科技已开启产品落地布局。
AI优质信息源整理:高质量网站、博主与Twitter资源推荐
文章整理了AI优质信息源,介绍Twitter在AI浪潮中的重要性及筛选优质信息流方法,还列举知乎、B站等平台,以及资讯平台、网站、播客、博客等资源,给出挑选标准和了解领域的技巧。
我只推荐这5个!24个开源Agent/Workflow框架大比拼!
文章围绕《A Survey on Agent Workflow》展开,介绍了Agent Workflow概念、与Multi - Agent差异、核心组成及Agent角色。对24个主流框架进行对比,还给出不同场景下的框架选择建议,指出当前框架缺乏统一标准。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
用 1/1000 的参数打穿大模型:我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具,模型参数仅0.07B,却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级,在文本检测等方面表现出色,还稳定增长且在海外受关注。
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
微软开源新版Phi-4:推理效率暴涨10倍,笔记本可运行
今天凌晨微软官网开源Phi - 4家族最新版Phi - 4 - mini - flash - reasoning,它参数小性能强,适合边缘设备。采用自研SambaY架构,推理效率涨10倍,延迟降2 - 3倍,多场景测试表现优异。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。
微软开源浏览器Agent,可实时跟踪、控制智能体,超4000颗星
微软在官网开源用于浏览器网络任务的Agent——Magentic - UI,基于Magentic - One开发,支持人机协同。GAIA测试显示其能提升任务完成率和准确率。它以人为本,有独特机制,框架含多阶段,在Github超4000颗星,支持MIT许可证商用。