「推理多模态」共找到 2715 篇相关文章
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
刚刚,OpenAI最强推理模型o3-pro诞生!碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro,还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生,在多项测试中表现优异,虽有速度慢等限制,但优势明显,网友实测效果惊艳。
北大王选所彭宇新团队:让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法,引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示,TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力,还可加速训练收敛,计算开销小。
语义分割别无脑用Argmax!港中文新算法:三行代码,推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优,RankSEG无需重训模型,加三行代码就能提高分割指标,还开源了工具包,其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。
企业级OpenClaw最强拍档来了!万亿参数的国产多模态大模型,刚刚开源发布
YuanLab.ai团队开源源Yuan3.0 Ultra多模态基础大模型,是万亿级开源多模态大模型之一。它优化训练效率,在多任务表现突出,为企业Agent AI提供支撑,还提出新算法和训练策略,全面开源推动落地。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中,LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架,能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’,还揭示LVLM加速复杂性,推动技术发展。
GPT-5难产内幕曝光!核心团队遭挖空,推理魔咒难破,靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕,其未取得技术突破,OpenAI面临数据瓶颈与技术难题,核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过,OpenAI获巨额融资,推理模型成突破口,还在开发“通用验证器”。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
OpenAI重新开源!深夜连发两个推理模型,o4-mini水平,笔记本、手机可跑
OpenAI 自 GPT - 2 后重新开源,此次连发两个推理模型 gpt - oss - 120b 和 gpt - oss - 20b。它们性能达 o4 - mini 水平,可在笔记本、手机运行,有宽松许可等亮点,在多测试中表现出色。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。