「端侧推理模型」共找到 8117 篇相关文章
用155万模拟视频给模型上课!GVE模型一次学会9种视频检索技能
当前视频检索研究陷入困境,现有模型难以应对复杂检索需求。香港科技大学(广州)联合阿里巴巴通义实验室推出通用视频嵌入模型GVE,其在零样本设置下超越14个主流模型,全链条创新为视频检索通用化奠定基础。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率,华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE,含235道竞赛难题。实验显示,顶级LLM在该基准表现不佳,推理模型优势大,IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步,Test Time Scaling Law远未达上限。
从豆包手机谈起:端侧智能的愿景与路线图
近日,字节跳动发布豆包手机助手,标志大模型应用从‘Chat’迈向‘Action’。文章解析其关键技术,指出虽具实用价值,但端侧智能体面临安全、自主任务、个性化服务等挑战,还展望了手机助手与端侧智能体的未来发展。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力,性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大,但扩展到多模态大语言模型遇阻力,如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架,经测试,ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
LeCun世界模型出2代了!62小时搞定机器人训练,开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型,图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界,经训练后在多方面表现优异,Meta还发布新基准测试,也透露了后续计划。
推理token减少46%!Meta新方法缩短思维链,告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制,让模型总结解题思路,提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示,该机制在数学基准测试中显著优化,保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
3B激活参数!商汤绝影Sage登顶PinchBench,端侧第一
商汤绝影Sage端侧大模型在PinchBench评测中,以94%任务完成率超越Claude、GPT - 5.4等主流大模型。它激活参数仅3B,算力需求低,还具备多项实用场景能力,靠SCOUT和ERL两项自研技术提升性能。
究竟会花落谁家?DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期,DeepSeek发布V3.1新模型,采用全新混合推理架构,在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8,或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8,未来国产大模型或针对其专门优化。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远?斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论,但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路,构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’,研究发现很多模型推理不严谨,还给出两个提升准确率的办法。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。