「时空冗余」共找到 99 篇相关文章
仅保留35% Token,性能反超原模型!快手可灵等用视觉信息引导音频压缩,推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重,快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系,通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token,大幅减少Token数量,提升性能和推理效率。
超越免训练剪枝:LightVLA引入可微分token剪枝,首次实现VLA模型性能和效率的双重突破
文章介绍LightVLA框架,它是用于提升VLA推理效率和性能的视觉token剪枝框架。针对VLA模型计算开销大、推理延迟高问题,提出两大创新,在LIBERO实验中性能超经典模型,还实现推理加速。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践
在 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,数势科技 AI 负责人李飞分享了企业级智能分析架构演进与实践。探讨了智能分析落地问题,介绍 Agent 结合数据分析优势、技术路线及落地要点,还对 Agent 发展给出思考与展望。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等:LESnets:基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法,用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据,训练两种神经算子,验证了其有效性和泛化能力,效率显著优于传统方法。
Memvid:把你的文档库变成一个小巧的视频,还能瞬间搜出你想要的!
传统向量数据库因高成本和复杂运维让开发者却步。开源项目Memvid将文本数据存入视频文件,能高效检索,解决存储冗余、检索延迟和网络依赖问题,使用简单,虽处概念原型阶段但值得尝试。
刚刚,HiDream-O1-World首秀登顶,原生全模态UiT架构打造「可交互时代」
过去三年,AI 内容生成行业虽有技术迭代,但用户与模型交互仍单向。智象未来发布全球首款原生全模态交互式世界模型 HiDream - O1 - World,它基于 UiT 架构,在评测中表现出色,解决两大行业难题,应用前景广。
如何判断AI视频真假?综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快,现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标,梳理四层检测框架,涵盖底层线索、时空一致性等,强调多层证据耦合与可解释性,还分析评测指标与数据集。
训练提速5倍,响应缩短50%:动态自感知能力,重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余,传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力,通过三模块协作,实现推理“精准瘦身”,解决根本冲突。
这,太狠了:35k Star Lightpanda
本文介绍GitHub上35k Star的开源项目Lightpanda,它是专为Agent自动化打造的轻量无头浏览器,从零开发砍掉冗余桌面外壳,大幅降内存提速度,明确说明了适用场景与使用边界。
AI「看不懂」、「做不好」视频的问题,混元用「MTSS」解决了
腾讯混元团队提出 Multi-Stream Scene Script(MTSS)新视频描述范式,将传统方式升级为‘多流结构化剧本’。它解决了传统方式语义冗余、扩展性差等问题,在视频理解和生成任务表现显著。