「数据高效」共找到 2936 篇相关文章
提升大模型内在透明度:无需外部模块实现高效监控与自发安全增强|上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧,当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征,存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法,摒弃外部模块,提升模型内部透明度,还提升了输出安全性。
谢赛宁等推出统一多模态模型!替代VAE实现图像理解/生成双SOTA,代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o,用扩散Transformer生成CLIP图像特征,采用顺序预训练策略。对比多种设计方案,确定CLIP + Flow Matching最佳,模型在多任务测试表现卓越且全开源。
4.4k星!给Agent接上「本地免费搜索爬虫」,内置11个skill执行数据搜索、爬取、自动研究
文章推荐开源本地搜索工具wigolo,它是专门给Agent使用的本地网络能力层,可解决本地运行Agent查找资料时使用API麻烦费钱的问题。它功能多样,有搜索、缓存等工具,自带11个Skill。
刚开源仅3天狂揽4.9K star,轻量超高效版OpenClaw,10美元硬件就能跑!
OpenClaw火遍全网但硬件要求高、成本不菲。新开源的PicoClaw是其轻量替代方案,由Sipeed开发,内存占用少、启动快、成本低、便携性强,安装简单,功能多样,刚开源就成热议新星。
CSDN 创始人蒋涛:中国开源十年突围路、模型大战阿里反超 Meta,数据解析全球开源 AI 新进展
在GOSIM HANGZHOU 2025现场,CSDN创始人蒋涛发布两份报告。《2025全球开源发展报告(预览版)》显示美主导、中国崛起;《大模型技术体系开源影响力榜单》中,Meta、阿里等表现突出,强调大模型竞争关键在生态。
为防AI刷题,Nature等顶刊最新封面被做成数据集,考验模型科学推理能力|上海交通大学
上海交通大学王德泉教授课题组提出MAC基准,用顶级期刊最新封面构建测试集,评测多模态大模型能力。研究设计两种含“语义陷阱”的测试任务,发现顶尖模型有局限,还提出DAD方法提升表现,采用双重动态机制。
中大 × MBZUAI重磅开源!A₁:全透明高效 VLA 模型,机器人实时控制成本直降 76% 丨CVPR 2026 Findings
开放世界机器人操作被大模型算力成本和推理延迟难题困住,中大与MBZUAI团队推出全开源的A₁模型,其自适应推理方案降低推理延迟和骨干计算量,性能超主流基线,打破‘高性能=高成本’魔咒。
阿里通义开源「推理+搜索」预训练新框架:小模型媲美大模型,多个开放域问答数据集表现显著提升
阿里通义实验室开源通用预训练框架MaskSearch,引入检索增强型掩码预测任务,兼容两种训练方法。实验显示,它在多数据集提升模型性能,小模型能媲美大模型,还验证了训练方式、策略及奖励函数的效果。
搜索Agent最新高效推理框架:吞吐量翻3倍、延迟降至1/5,还不牺牲答案质量丨南开& UIUC研究
大语言模型驱动的搜索智能体有能力但效率低。南开和UIUC研究人员剖析效率瓶颈,提出SearchAgent-X框架,实现吞吐量提升、延迟降低,且不牺牲答案质量,还揭示AI智能体平衡和等待问题。
入选 SOSP'25:百度智能云对象存储的分布式层级 Namespace 破解业界难题,彻底扫清 AI 时代大数据上云障碍
百度沧海・存储团队与高校合作的论文被 SOSP'25 录用,介绍了百度智能云对象存储 BOS 的分布式层级 Namespace 系统 Mantle。它攻克业界难题,融合文件和对象存储优势,性能卓越,已在 BOS 生产环境大规模上线超两年。