「原生多模态推理」共找到 3072 篇相关文章
华为盘古首次露出，昇腾原生72B MoE架构，SuperCLUE千亿内模型并列国内第一
当前传统 MoE 有专家激活不均衡问题，华为盘古团队提出 MoGE 解决。基于此架构的盘古 Pro MoE 大模型在昇腾集群高效训练，推理性能强，在 SuperCLUE 榜单千亿内模型并列国内第一，赋能业务落地。
ICCV2025 | One image is all you need，多模态指令数据合成，你只管给图，剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词，成本高。本文提出 Oasis 方法，仅靠图像生成数据，打破传统输入模式，还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样，能提升 MLLM 性能。
Generalist最新长文定调：具身原生才是正道，中国玩家原力灵机已交卷
Generalist创始人Pete Florence团队释出GEN-1技术博客，否定世界模型与VLA之争，强调具身智能应回归目标，主张从零训练。中国原力灵机DM0也采用具身原生路线，在RoboChallenge评测中成绩优异。
比NotebookLM更好的「开源播客」，可根据多模态内容生成30分钟以上播客音频。
Podcastfy是开源Python工具，能把文本、图片等多模态内容，借生成式AI转化为播客。它支持自定义，适配多种语言和文本转语音模型，能生成2 - 5分钟或30分钟以上的播客，使用体验比NotebookLM好。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
刚刚，阿里发布最强推理模型Qwen3-2507，用疯狂一周暴击美国AI行动计划！
美国发布AI行动计划，欲成“世界AI冠军”，但阿里在7月22 - 25日三连发，推出Qwen3 - 235B非思考版本、Qwen3 - Coder、Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507推理模型，冲击美国计划。千问3在多领域表现出色，不过也有使用费用等小问题。
不上云、不租卡，如何优雅地在本地微调Qwen-VL-30B？
文章指出企业训练多模态助手，30B 参数的开源多模态模型如 Qwen-VL-30B 是不错选择，但多模态场景下显存需求大。联想 ThinkStation PGX 解决了显存难题，还介绍其性能、优势、适用场景及服务等。
3D高斯泼溅，可输入视图量高达500！推理速度提升3倍，内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅（3DGS）模型的多视图输入，解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理，分三步压缩信息，降低内存占用和推理时间，提升3DGS在高视图输入下的性能。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM！推理性能冲2万token/s，GPU时代终结？
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注，而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构，将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
首次曝光！OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构：用计算深度换参数规模
9月2日消息，OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术，用较小模型实现庞大模型性能，降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读，加重安全担忧，此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。