「两阶段注意力机制」共找到 1640 篇相关文章
小米开源首个跨域具身基座模型MiMo-Embodied，29个榜单SOTA
小米具身智能团队开源跨域基座模型MiMo - Embodied，它融合自动驾驶与具身智能，在29个榜单创SOTA。该模型基于MiMo - VL架构，采用四阶段训练策略，有效解决领域割裂问题，为通用VLA模型奠定基础。
开源！强效果，高性能，严隐私？我全都要：OPPO 终端大模型实践
OPPO AI 中心推出开源端侧多模态大模型 AndesVL，含 0.6B - 4B 四档尺寸套件，有通用能力强等优势。它经多阶段训练，OPPO 还构建端侧部署方案，评测显示其在多方面表现优异，未来会继续技术革新。
从「对口型」到「会表演」，刚进化的可灵AI数字人，技术公开了
快手可灵团队让数字人从「对口型」进化到「会表演」，全新数字人功能在可灵平台公测。技术报告Kling - Avatar解析背后技术路径，设计多模态两阶段生成框架，实验显示其在多方面领先竞品。
从静态模型到数字生命体：自进化AI Agent综述
近年大型语言模型催生AI智能体发展，但现有系统依赖人工预设，难适应动态环境。论文提出自进化AI智能体，可通过环境反馈自动优化，还提出三定律、四阶段范式演进模型等，开源EvoAgentX框架。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
企业为什么越来越花钱买闭源模型？Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点，未来 AI 会形成产业分工，闭源负责探索，开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降，因多数企业处探索阶段，还分析了未来 AI 行业的重要变化。
揭秘腾讯内部科研组织ARC Lab：找最好的人才，做最难的事情
文章揭秘腾讯ARC Lab，它在行业低谷时创立，坚持找最好人才、做最难之事。介绍运营机制，如小团队、技术影响力漏斗、绩效体系等，还阐述其在学术、行业、业务、社会和人才方面的影响力。
从衣服到饰品：OmniTry 实现珠宝、包袋等多类可穿戴物品的虚拟试穿
Kunbyte提出OmniTry，将VTON从服装扩展到任意可穿戴物品，采用无掩码设定。它经两阶段处理流程训练，在12种常见物品类别评估中表现优，有扩展潜力，但也存在训练数据类别限制等局限。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
专为小说、角色扮演等而生：元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司，此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略，解决泛娱乐场景痛点，适配多元语境，有高部署性价比，为行业提供泛娱乐AI解决方案。