「参数压缩 - 覆盖假说」共找到 1208 篇相关文章
Fable 5被网友薅出省钱神招！最高减70%！
网友发现把Fable 5上下文转成图片，让模型通过OCR读取，token输入成本最多省70%。方法pxpipe在GitHub获3000+STAR，本质是本地代理，还引出谷歌老论文及DeepSeek - OCR相关技术。
博士学位答辩PPT分享 | Scalable Operation-aware Aerodynamic Design
杨奥博博士毕业于香港科大，长期研究多学科优化方法在飞行器等设计中的应用。其博士论文提出可扩展的、基于任务感知的气动设计框架，贯通关键环节，形成一体化方法体系，有多项创新成果。
大模型开发者必读！拆解世界级AI模型的诞生，Hugging Face把4年模型训练经验写成了一本开源指南
Hugging Face发布《The Smol Training Playbook》，分享约4年构建SOTA模型和数据集的经验。手册涵盖是否训练、训练何种模型、如何训练等内容，强调数据质量重要性，还介绍了模型设计、训练中的实践与教训。
全球强化学习+VLA范式，PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文，指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点，重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果，揭示VLA在线强化学习前景。
破解MoE模型“规模越大，效率越低”困境！中科院自动化所提出新框架
大模型参数量飙升却陷入‘规模越大，效率越低’困境，中科院自动化所研究团队提出统一框架，直击MoE底层运作模式，让专家‘组队学习’，实现参数量、负载方差降低，达成三重优化。
性能提升11.74%！腾讯优图提出激励推理，专攻复杂指令
现有大语言模型处理复杂指令能力不足，腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现，在1.5B参数LLM上性能提升11.74%，媲美8B参数模型。
2026开年王炸模型MiroThinker 1.5实测：Google和GPT没做到的事，被它做到了
自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5，它不拼参数规模，注重去伪存真。在多场景测试中表现出色，如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互，而非参数膨胀。
谷歌：Embedding检索存在根本理论局限，Sparse、Graph才是未来？
近年来稠密向量检索广泛应用，社区认为embedding能‘包打一切’，但谷歌DeepMind从理论与实验指出其存在根本局限。相关实验代码和数据已开源，还给出替代方案。
社区供稿丨以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型发展陷入‘参数军备竞赛’，成本高昂。Boss直聘南北阁实验室发布Nanbeige4 - 3B，仅30亿参数，在预训练和后训练阶段采用多种创新技术，在多方面媲美甚至超越大模型。
以小博大！Nanbeige4-3B重磅开源：硬刚Qwen3，挑战小模型能力新高度
近年来大语言模型参数膨胀，成本升高，业界重注小语言模型。近日，Boss直聘南北阁大模型实验室发布仅30亿参数的Nanbeige4 - 3B，在多方面媲美甚至超越通义千问Qwen3系列模型，开源印证小模型潜力。