「端侧推理模型」共找到 8395 篇相关文章

产品应用8

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。

新智元
新闻资讯7

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。

机器之心
算法论文8

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。

AI前线
开源动态8

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。

AI科技评论
新闻资讯7

大模型热度退潮,真正的技术创新者开始被「看见」

过去两年中国大模型投资多是商业模式驱动,而技术投资注重创新。DeepSeek 出圈后,独立创新成主流。今年国内大模型吸金热度下降,但智谱 AI、面壁智能仍获融资。面壁智能发布 MiniCPM 4.0,在多方面优化,展现端侧优势。

AI科技评论
算法论文8

强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增

莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。

机器之心
新闻资讯7

阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片,推理性能跃迁13倍,底层逻辑是什么?| Q推荐

过去几年,模型虽强但使用成本高,阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词,4月13日19:00,InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话,探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。

InfoQ
开源动态8

冲上热搜!美团大模型,靠「快」火了

国内外开发者亲测,美团新开源的LongCat - Flash - Chat模型速度超快,推理速度超每秒100个token。它来自美团LongCat - Flash系列,官网可直接用。该模型架构创新,训练方法高效,还做了专属和系统级优化,跑起来又快又便宜。

机器之心
新闻资讯8

中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会成功举办

2025年6月27日,中国中文信息学会大模型与生成专委会2025大模型战略研讨会在哈尔滨举办。会议探讨技术革命、交流成果、发布基金,多位专家作报告、参与思辨讨论,聚焦大模型多方面话题。

深度学习自然语言处理
新闻资讯7

刚刚!Thinking Machines Lab | 长文揭开LLM推理不确定性真相!

Thinking Machines Lab发布《克服LLM推理中的不确定性》,揭示大语言模型推理不确定性原因,并非“并发 + 浮点”假设那么简单,主要是负载及batch size不确定所致,还给出让核函数有批次不变性的方法及实验结果。

AINLPer