「稳定性 - 上下文条件」共找到 913 篇相关文章
视频生成Prompt何须仅是文字!字节&港中文发布Video-As-Prompt
AI视频生成中,依赖抽象语义控制的创作因缺乏统一条件表征而困难。字节与港中文团队提出Video - As - Prompt框架,引入‘视频参考’范式,实现抽象语义下可控视频生成范式统一,代码和数据集已开源。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
节前重磅:开源旗舰模型新SOTA,智谱GLM-4.6问世
国庆前智谱AI发布新一代旗舰模型GLM-4.6并将开源,它在多方面提升,如编码、上下文长度等,评测性能佳,token消耗降低。经实测,其代码、研究、开发等能力强,成全球开源AI领域重要力量。
半在线RL新范式UI-S1,使得GUI Agent既稳定又规划长远
现有AI训练方法在GUI自动化中各有弊端,本文提出半在线强化学习范式,训练出UI - S1 - 7B模型,性能提升显著,还提出新评估指标SOP,是迈向实用化AI智能体的重要一步。
NextStep-1:一次在图像生成上自回归范式的探索
阶跃星辰团队探索自回归图像生成新路径,推出 NextStep-1。它直接在连续视觉空间自回归生成,架构简洁,实现端到端训练。模型有高保真生成和编辑能力,Benchmark 表现佳,但也面临稳定性等挑战。
特工现场实录|纳米 AI 如何构建 L4 蜂群系统?
纳米AI更新发布L4级多智能体蜂群系统,将“协作”能力写入Agent系统底层。该系统采用三层架构管理运行逻辑,通过协作空间与A2A通信协议配合,实测稳定性佳。平台降低开发门槛,后续规划聚焦多方向。
LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。
OpenAI 开源模型泄露:六大技术细节
OpenAI 可能发布的开源大模型细节泄露,包含两款模型,1200 亿参数 MoE 模型和 200 亿参数稠密模型,专注文本处理。还涉及训练技术、激活函数、上下文窗口、注意力机制及底层架构等方面的技术细节。
GLM4.5实测:审美不如R1,全栈还不大可用,别急冲
7月29日智谱开源GLM - 4.5。作者实测发现其在UI设计审美不如R1,生成卡片表现不一,Coding能力勉强及格,全栈代码生成未达可用阈值,存在无多模态能力、上下文窗口短等问题,目前还别急着冲。
ART:构建可靠智能体的强化学习新框架
现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。