「效率瓶颈」共找到 1719 篇相关文章
基于闪电注意力机制，创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈，多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax，从架构、创新模块、训练框架等多方面优化，表现突出。
刚刚，美团推出 136 亿参数视频生成模型
美团推出 136 亿参数视频生成基础模型 LongCat-Video，采用 MIT 开源协议。该模型覆盖文本、图像生成视频及视频续写三类任务，能生成分钟级长视频。效率高，评测数据表现佳，安装和运行简便，引网友惊叹。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
35B参数科学性能比肩万亿参数模型，『书生』科学大模型Intern-S2-Preview开源
5月15日上海AI实验室开源新一代大模型预览版Intern - S2 - Preview，尺寸小、科学能力强，在多方面有突破。其深化与昇腾算力生态协同，探索‘通专融合’，科学及智能体能力升级，还优化训推效率。
Kimi新架构让马斯克叹服！17岁高中生作者一战成名
17岁高中生陈广宇作为共同一作的论文提出Attention Residuals技术，将注意力机制“旋转90度”。该技术可让模型“回头看”，经Kimi Linear 48B大模型验证，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。
OpenAI两位首席最新采访信息量好大！终极目标是“自动化研究员”，招人并非寻找“最出圈”的人
OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和首席研究官Mark Chen在采访中爆料，谈到GPT - 5将推理引入主流、实现自动化研究员目标、强化学习未到瓶颈等，还阐述用人标准、算力分配等问题。
北大联合Llama-Factory推出DataFlex：工业级数据动态训练系统
北大张文涛教授、鄂维南院士团队联合多机构推出大模型数据中心动态训练框架DataFlex。它是统一训练基础设施，纳入三类核心能力，解决底层系统问题，在效率和效果上有提升，受社区认可。
OpenAI首席科学家访谈被紧急制止！有些名字现在不让说了……
OpenAI首席科学家访谈时被要求禁止透露重要员工名字，因Meta常挖人。GPT - 5将发布，奥特曼谨慎应对。此外，还介绍了OpenAI研究方向、瓶颈，以及其他公司在挖人大战中的举措。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
Anthropic 发布 AI Native 全流程实践指南
Anthropic应用AI团队发布实践指南，阐述如何将AI融入软件开发生命周期各环节。指出代码不再是瓶颈，构建快但周边流程慢。指南围绕六阶段展开，给出实施步骤、治理框架和度量指标。