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只要9美元!LoRA+强化学习,DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型,在AIME 24测试上性能提升超20%,成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术,与SOTA模型相比竞争力强,研究者还对其有效性提出假设。
破解遥感目标的形状与尺度难题,PKINet二代推理提速近4倍!
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型,能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级,统一条带与方形卷积,部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升,可服务多领域,但对特殊目标仍有检测问题。
“扁平+拓扑”双索引,85页PDF"秒级"推理,MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答,介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案,引入‘分层索引 + 多粒度检索’,设计双索引建模相关性与依赖,用互补策略实现证据互补。
为什么HBM能摆脱传统周期?
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动,而AI推理不同,大模型推理对内存依赖是硬约束,GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
1句话高质量生成游戏3D动作,北大新方法刷新动画制作SOTA
北京大学提出ReMoMask:基于检索增强生成的Text - to - Motion框架,集成三项关键创新。在标准基准测试上,相比RAG - T2M,在HumanML3D和KIT - ML上FID分数分别提升3.88%和10.97%。
把 UI 生成接进流水线:基于半监督评测体系的 UI 自动化生产实践
本文来自蚂蚁集团黄兆嵩在 QCon 2026 的演讲,探讨生成式 UI 技术重塑生产方式。提出系列工程实践,包括高质量生成、LUI 场景应用及质量监控迭代,让前端生产自动运转、用户体验随需而变。
快慢Reasoning综述!
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练,解决了数据稀缺等问题,在评估中表现远超基线模型,未来可拓展至更高阶任务。
ICCV 2025 | ECD:高质量合成图表数据集,提升开源MLLM图表理解能力
科研等领域图表是信息核心载体,先进开源MLLMs在高难度图表理解测试准确率低。本文提出ECD数据集,规模大、质量高、风格多样,还设计合成流水线与评测基准ECDBench,为开源MLLM提供支持。
让AI看懂科研图表:深势科技开源150万高质量科研图文数据集
深势科技开源OmniScience数据集,含150万个高质量图文对。它利用先进工具攻克图文提取难题,经严格筛选成型,涵盖多学科。还设计重写流水线提升图文语义契合度,基于此训练的模型表现优异。