「夸娥智算方案」共找到 860 篇相关文章
大模型竞赛转向：决胜关键为何是“后训练”？｜甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移，Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难，后训练方法也在进化，如采用SFT+RL等，还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
太牛了~~复杂表格Cell合并、跨页拼接，中文领域96%，甩MonkeyOCR 20%
在PDF文档解析领域，复杂表格解析是难题。今天分享的OCRFlux是基于qwen2.5vl - 3B模型微调的解决方案，有单页解析和跨页段落/表格合并等创新点，测试得分超96%，远超MonkeyOCR等。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。
重塑AI记忆边界：MemOS开源！时序推理较OpenAI提升159%
近日，记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构，实现AI记忆结构化管理，性能超OpenAI等方案，未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
Claude与人类共著论文，苹果再遭打脸！实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文，揭露苹果论文三大缺陷，指出部分测试无解却让模型“背锅”，还给出正确评价大模型推理能力的方法。
豆包 1.6发布后，我用火山引擎Trae + MCP，仅半天做了一个“秒懂科研”的PaperAgent!
文章介绍用火山引擎Trae + MCP和豆包1.6构建“秒懂科研”的PaperAgent。对比其与传统开发范式，突出前者高效、低成本优势，还展示了PaperAgent技术栈及开发过程，体现AI云原生开发魅力。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
创新性自动化 AI 工具-终结者机器人
Terminator是最快的AI优先计算机操作SDK，用类似Playwright的API与Windows原生GUI应用交互，比基于视觉的方案更快更可靠，能操作后台应用。它重点支持Windows，部分支持macOS，暂不支持Linux。
在智算中心，部分国产芯片闲置率高达80%？
随着人工智能发展，智算中心成为科技竞争“新基建”。国内建设热潮出现波动，存在投资热度与阶段性“算力过剩”并存现象，还面临国产芯片闲置率高问题，提出需“精细化”管理提升算力利用率 。
Figma凉凉！开源版更好用，社区公认最有颠覆性的「AI原生设计编辑器」
在UI/UX设计领域，Figma曾是绝对统治者，但如今AI设计兴起，其AI功能不佳，开源平替更好。OpenPencil是开源AI原生设计编辑器，被视为最具颠覆性的Figma替代方案，操作与Figma相似，AI功能强大。