「数据性能」共找到 4054 篇相关文章
颠覆传统向量数据库,直接将文本数据编码成视频文件,轻量级革命性的大规模AI记忆解决方案Memvid
Memvid将文本数据编码为视频,改变AI记忆管理,实现百万级文本块闪电语义搜索和亚秒级检索。它存储高效、轻量级、可离线,应用场景广,还给出安装、使用、配置等说明,并与传统方案对比。
“神经-符号”融合规划器性能显著超越o1:借鉴人类运动学习机制|中国科学院磐石研发团队
中国科学院磐石研发团队提出新型“神经 - 符号”融合规划器,融合神经与符号规划系统优势,借鉴人类运动学习机制构建双向规划机制,在规划覆盖率和效率上显著超越OpenAI o1,已加入“磐石·科学基础大模型”。
大模型API的大众点评来了:7×24小时实测,毫秒级延迟智能路由,选API必备
清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评,用7×24小时实测数据为开发者提供参考,解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能,还统一了API度量衡,推动选型从经验走向数据驱动。
编程超越 Gemini 3 Pro?GLM-5 性能实测对齐 Opus 4.6,智谱市值突破1700亿港元
临近春节,智谱AI发布最新旗舰大模型GLM-5,其代码和智能体能力表现出色,在多方面逼近Claude Opus 4.5,性能超Gemini 3 Pro。该模型已开源,依托国产芯片部署,不过受算力限制,将逐步向用户开放。
前OpenAI科学家&GPT之父:预训练精准数据过滤,极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文,提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片,以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍,且不损通用智能。
长上下文快2.9倍,解码快6倍:Kimi 用线性注意力实现性能与效率双突破
月之暗面团队的Kimi Linear模型,是混合线性注意力架构,核心是Kimi Delta Attention模块。它解决线性注意力的记忆及遗忘问题,在多任务测试表现出色,还开源相关资源,推动高效长上下文模型研究。
突破Claude-4编程上限!自进化Agent框架拿下新SOTA,底模越好性能越高,已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架,突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程,在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA,已开源。
ACL 2025 | AI字幕慢半拍,不知道大家在笑什么?新方法让同传性能直逼离线翻译
香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学团队提出SeqPO - SiMT框架解决同声传译“质量 - 延迟”权衡问题。该方法将同传建模为序贯决策过程,优化决策序列,实验显示其性能直逼离线翻译。
与Generalist顶峰相见,30天狂吸30亿,千寻智能做对了什么?
2026年4月7日,千寻智能完成新一轮10亿融资,30天内累计融资30亿,由雷军、马云旗下资本领投。其开源具身模型Spirit v1.5展现泛化能力,技术路径获认可。千寻构建多源数据引擎,还通过现实场景数据反哺模型。
杀疯了!单卡4090跑通全量微调,面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6,参数约1B,性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品,靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新,有工业验证,对开发者和普通用户意义大。