「推理性能优化」共找到 4157 篇相关文章
10万token自然语言推理,让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
上海人工智能实验室报告显示,30B - A3B规模的SU - 01模型不依赖外部工具,经训练在IMO、USAMO、IPhO等奥赛评测达金牌水平。研究还验证更高效科学推理系统路线,有望用于更多科学问题。
OpenAI推理第一人离职,7年打造了o3/o1/GPT-4/Codex
刚开年,OpenAI推理模型第一人Jerry Tworek离职,他在OpenAI近七年,是构建o3、o1、GPT - 4等的关键人物。他称离职是去探索在OpenAI难以开展的研究,网友有感谢赞叹也有因人才流失而沮丧。
微软等提出「模型链」新范式,与Transformer性能相当,扩展性灵活性更好
随着大语言模型发展,扩展 Transformer 架构成趋势,但参数规模增长带来训练负担。微软等研究者提出 CoR 概念,构建模型链学习范式,应用于语言模型得 CoLM 系列,实验显示其性能相当且扩展性、灵活性更好。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM,用CV的思路训练LLM,性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA,将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性,在多模型和数据集验证有效,但有训练开销大、泛化性不足等局限。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技?— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇,介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM,现仅支持单节点通信,未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能,还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
首个基因推理AI 横空出世!准确率飙至97%,彻底改变基因组学研究
多伦多大学等团队发布全球首个基因推理AI模型BioReason,将DNA基础模型与大语言模型融合,准确率从88%提至97%,可解释基因组变异致病机制,有望上线Hugging Face,应用前景广。
3D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32%
中科院自动化所提出BridgeVLA模型,将3D输入投影为2D图像并利用2D热图进行动作预测。它训练分两阶段,在多仿真基准和真机实验表现卓越,仅3条轨迹基础任务成功率达96.8%,真机性能提升32%。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o,推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等团队提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习优化策略,使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型,为AI发展提供新思路。
浙大提出Translution:统一Self-attention和Convolution,ViT、GPT架构迎来新一轮性能突破
近日,浙大与新加坡国立大学提出新型深度神经网络基础操作Translution,融合Self - Attention与Convolution优势,实现二者统一。基于它构建的网络在ViT和GPT架构下性能提升,但对算力要求更高。