「自适应并行扩展」共找到 763 篇相关文章
谷歌翻译重大更新:实时翻译,全球无障碍交流摩擦苹果
Google搜索产品副总裁宣布Google翻译引入Gemini模型,翻译能力飞跃。更新含顶尖文本翻译、实时语音对话翻译(Beta版)及扩展语言练习功能,适用多平台多语言,谷歌期待用户反馈以优化体验。
谷歌预览Code Wiki:你能信任AI来记录你的代码库吗?
谷歌预览Code Wiki,为代码库生成并更新文档,预览版含数百开源项目文档,Gemini CLI扩展将支持内部代码库。它有聊天界面,但AI生成文档缺乏权威性,开发人员看法不一,且非真正维基。
谢赛宁新作:VAE退役,RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束,RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器,能提供高质量重建结果,有语义丰富潜空间,支持可扩展架构,收敛快,在ImageNet图像生成效果强劲。
AI 产品范式探讨:非线性思维、多 Agent 协作才是复杂任务的更优解
本文探讨AI产品范式,指出当前大模型产品设计多将其视为‘万能单兵专家’,但复杂任务下效果不佳。提出群体智能、非线性思维等观点,阐述人机协作方向,介绍新范式及AI产品商业化核心是信任。
Meta「分割一切」3.0曝光!技能语义分割加入概念提示,好好玩,要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割,能听懂人话,处理图片快,还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准,实验表现佳但也有局限。
SIGCOMM 2025|重新定义个性化视频体验,快手与清华联合提出灵犀系统
快手与清华孙立峰团队联合发表论文,提出灵犀系统,这是业界首个大规模生产环境中面向用户个性化体验的自适应视频流优化系统。该系统能解决现有方法在部署中的难题,实现个性化QoE优化。
首个基于MCP 的 RAG 框架:UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG, 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0,组件化封装、调用扩展灵活,低代码实现高性能,可用于科研和行业应用。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
港大联手月之暗面等开源OpenCUA:人人可造专属电脑智能体
香港大学 XLANG Lab 和月之暗面等多家机构提出用于构建和扩展 CUA 的完全开源框架 OpenCUA,含注释工具、大规模数据集等,还构建旗舰模型 OpenCUA - 32B,公开代码、数据和模型。
具身智能体主动迎战对抗攻击,清华团队提出主动防御框架
面对对抗攻击,现有防御方法多为‘被动防守’,遇上未知或自适应攻击时效果衰减。清华朱军团队在TPMAI 2025中提出主动防御框架REIN-EAD,通过与环境交互实现‘感知—决策—行动’一体化,实验效果佳。