「AI推理成本」共找到 11594 篇相关文章
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
MiniMax M2 发布即爆,拿下开源模型第一名
10月27日,MiniMax发布新一代文本大模型M2及由其驱动的MiniMax Agent。M2是专家混合模型,参数达230B但激活仅10B。它在开源模型评测中夺冠,能低成本、高速度支撑工作流,开发者评价高。
Meta发布40页报告,具身智能的下一步是「心智世界模型」:能听,能看,能理解,会共情
Meta发布40页报告,首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型,与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习,心智世界模型在多智能体协作潜力大。
刚刚,OpenAI Astra核心架构爆出:大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法,该技术能降本提效,但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题,并给出Scaling Law。
DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。
ACL 2025 | GALLa:给代码大模型装上“透视眼”,看懂程序的“骨架”!
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型,在 7 个模型和 5 个任务上提升性能,推理与普通 LLM 一致,不增成本。
AR眼镜尚存核心瓶颈,碳化硅能否破题?
AR眼镜成AI落地端侧佳选,但传统光波导方案难满足其需求。碳化硅以高折射率、高导热率特性,被视为破解AR全彩显示瓶颈的“钥匙”。国内产业正协同创新,不过成本问题待产业链协作解决。
苏妈联手OpenAI,AMD发布3nm怪兽MI355X,性能碾压英伟达B200!
AI芯片战争白热化,AMD在大会发布3nm工艺的MI355X,推理性能超英伟达B200,还公布明年推出的MI400系列等新品。OpenAI CEO称将用AMD芯片,AMD与OpenAI开启合作。
Sora关停背后:为啥它没跑成“视频版ChatGPT”?
OpenAI Sora 宣布关停,评论区评价两极分化。其未成为“视频版 ChatGPT”,主要因踩中生成式 AI 最难的三件事:使用频率、成本结构和产品形态。关停或与 OpenAI 筹备 IPO 有关,未来 Sora 团队将推进世界模拟研究。
时隔六年,OpenAI 为什么再次开源?
OpenAI发布两款开源纯文本推理模型,时隔六年再次开源。其gpt - oss - 120b性能与o4 mini相当,成本降超10倍。此次开源有战略考量,或是为构建生态、吸引企业,也反映出其对自身价值定位更清晰。