「混合推理架构」共找到 3631 篇相关文章
告别随机性：Thinking Machines Lab如何实现了LLM推理的完全确定性？
文章指出LLM推理非确定性根源并非GPU并发和浮点非结合性，而是批大小变化致核函数非不变性。作者提出实现批不变操作的策略，实验验证有效，还阐述其对训练、系统可靠性等方面的意义。
抢天才还是拼算力？前 Llama 推理负责人详解 AI 的真实天花板
前 Llama 推理负责人 Ross Taylor 在播客访谈中指出，AI 竞赛中的混乱和挖角是噪声，最终会被指数级算力淹没。他阐释了算力指数曲线决定竞赛天花板，强调系统性实验、高质量评估的重要性。
并行扩散架构突破极限，实现5分钟AI视频生成，「叫板」OpenAI与谷歌？
近日，CraftStory 推出 Model 2.0 视频生成系统，凭借并行扩散架构破解视频时长难题，可生成长达五分钟视频。其由 OpenCV 创建者 Victor Erukhimov 创立，此次突破或为企业带来商业价值，还计划开发新模型。
小模型推理极限在哪里？微博开源3B小模型，比肩顶级闭源
微博新开源的VibeThinker - 3B小模型，将特定能力维度性能推向极限。它在数学竞赛、编程等可验证推理基准上表现优异，成绩直逼顶尖大模型。其训练流程层层叠加，还提出参数压缩 - 覆盖假说。
数学编码超越O3-high，英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集，采用Qwen2.5架构，基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token，多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力，32B版在数学与编程基准超越O3（High）。
10万引普林斯顿刘壮最新访谈：架构没那么重要，数据才是王道
普林斯顿大学助理教授刘壮在访谈中指出，架构没那么重要，数据、规模和记忆才是决定AI成败的关键。他认为ConvNet和Transformer性能差异源于训练细节；当前数据集远不够多样；大语言模型有语言空间的世界模型，但视觉空间的还缺失；记忆是瓶颈，智能体只是权宜之计；AI目前还替代不了研究生。
超越纯视觉模型！不改VLM标准架构，实现像素级深度预测
Meta开源DepthLM，首证视觉语言模型不改架构，也能媲美纯视觉模型的3D理解能力。它通过视觉提示等策略，解锁VLM多任务处理潜力，为自动驾驶等领域带来前景。
刚刚，Anthropic 又出新货：Claude Opus 4.1 发布，代码、推理能力再升级
Anthropic发布Claude Opus 4.1，是对Opus 4的小升级，提升智能体任务、代码处理和推理能力。付费Claude用户等已可用，价格不变。在编程评测表现佳，获多方好评，官方建议升级。
10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示，30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具，经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线，有望用于更多科学问题。
独家｜章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，并发布SYNTH 深思架构
AI科技评论独家获悉，物理AI公司章鱼动力完成近5000万美元首轮融资，由地平线等联合投资。同时发布围绕操作智能、物理世界建模与数据体系协同的SYNTH深思架构，资金将用于研发等。