「文本规划」共找到 806 篇相关文章
诺奖得主实验室走出的中国团队,正用世界模型重构生命分子设计
过去 AI 分子设计多困于‘模态孤岛’,难以跨模态理解和设计。诺奖得主实验室走出的中国团队推出 ODesign 开源项目,将多模态分子纳入统一框架,展现跨模态迁移能力,团队创立英灵殿科技欲重构药物研发流程。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法,采用自顶向下策略,实验显示其多任务表现出色、推理效率高。
一夜裁员4000人!前推特CEO挥刀,硅谷白领的安全感崩了
金融科技巨头Block毫无征兆裁掉4000人,CEO称是智能工具催生新工作方式。但专家指出AI未大规模提高生产效率,裁员或因人员臃肿和财务问题,如今白领工作受AI冲击大。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景,其实现可概括为一种layout变换,还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项,效果受运行环境等因素影响。
利用Loop语言模型扩展隐式推理 | 直播预约
当前大语言模型依赖显式文本生成推理,未充分利用预训练数据。将介绍最新工作Ouro,Loop语言模型家族,核心创新多,虽参数少却性能优,还会讨论其推理轨迹及模型Scaling新可能。
Alex Wang“没资格接替我”!Yann LeCun揭露Meta AI“内斗”真相,直言AGI是“彻头彻尾的胡扯”
图灵奖得主 Yann LeCun 在访谈中,尖锐评价当前 AI 发展路径,认为规模化大模型是死胡同。他正通过新公司 AMI 推动“世界模型”技术路线,还谈到 AI 关键要素、安全等问题,与主流观点分歧明显。
TinyAI :全栈式轻量级 AI 框架
TinyAI是用Java实现的全栈轻量级AI框架,具有教育友好、模块化等特点。它分层设计,涵盖数学运算、神经网络等模块,支持多种模型架构与并行训练,还有智能体系统,可用于多领域,未来规划丰富。
用 1/1000 的参数打穿大模型:我为什么强烈推荐 PaddleOCR
PaddleOCR是百度开源的OCR工具,模型参数仅0.07B,却能在复杂场景媲美大模型精度。其新一代PP - OCRv5全面升级,在文本检测等方面表现出色,还稳定增长且在海外受关注。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
谷歌大脑之父首次坦白!茶水间闲聊引爆万亿帝国,AI自我突破触及门槛
AI界传奇Jeff Dean在「登月播客」深度访谈中,回顾个人成长、Google Brain早期故事及AI未来思考。他揭秘诸多细节,还谈到神经网络发展、注意力机制突破、LLM可解释性等内容,也提及未来五年规划。