「供应链瓶颈」共找到 937 篇相关文章
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型,重新思考AI处理长文本方式,用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器,实验效果好,成本降低,还解决了一些算法和工程问题。
科学能力太强,这个多模态推理「六边形战士」被严重低估!Intern-S1开源登顶
7月26日,上海AI实验室发布并开源「书生」科学多模态大模型Intern-S1,其多模态能力全球开源第一,文本能力比肩一流,科学能力国际领先。它开创「通专融合」新范式,重构科研生产力,引发国际关注。
普林斯顿发现RLHF显著加剧了LLM胡扯!
普林斯顿研究提出‘机器胡扯’概念,构建分析框架,含胡扯指数、行为分类法和评测集。实验揭示RLHF加剧胡扯,政治语境模型爱‘打太极’,为构建诚实AI提供工具和理论。
训练MoE足足提速70%!华为只用了3招
Scaling Law下,MoE成扩展模型能力法宝,但训练难题凸显。华为构建Adaptive Pipe & EDPB优化方案,还打造DeployMind仿真平台,解决了MoE训练中通信等待、负载不均等问题,使训练吞吐提升72.6%。
1000+页PDF解析速度暴涨3倍,MinerU模式不香了
百度PaddleOCR推出HPD - Parsing小模型,文档解析速度大幅提升,是上一代最快模型的1.62倍、自身原解码方式的3.06倍。它采用层级并行解码架构,有两层并行设计,效果出色且兼容性好,还分享了优质训练方法和优化思路。
Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。
大型挂机现场:马斯克的55万英伟达GPU,利用率才11%
《The Information》报道,马斯克旗下xAI有55万英伟达GPU,利用率仅11%。原因包括大规模部署协调难、数据传输瓶颈和训练间歇性。这是行业普遍问题,xAI着手解决,设定50%利用率目标。
B站爆了!Hermes首度直播回应「抄袭」,MiniMax提前杀入Harness赛点
Hermes Agent业务负责人回应抄袭质疑,技术对谈探讨AI竞争新维度。MiniMax动作密集,构建“Model + Harness”双向飞轮,其模型获海外开源圈认可,产品驱动模型优化,还与云厂商合作解决沙箱问题。
「10万小时人类数据」不搞对齐只靠规模,灵初智能Psi-R2登顶MolmoSpaces!
4月10日晚,灵初智能发布大模型、数据集与合作计划,包括策略模型Psi - R2、世界模型Psi - W0及近10万小时人类操作数据。其未走花哨对齐路线,靠系统协同,在MolmoSpaces评测中表现优异,体现自主研发路线先进性。
继GPU、存储暴涨之后,AI最终攻陷CPU市场
AI引发全球性芯片短缺,GPU、内存、存储类芯片市场已超预期,如今CPU市场也受影响。Intel和AMD 3月上调CPU价格,平均涨幅10% - 15%,还面临资源短缺,交付周期延长。这或使CPU市场格局出现变化。