「记忆增强型大语言模型」共找到 1920 篇相关文章
ICML 2025 | CoTo:让LoRA训练「渐入佳境」,模型融合、剪枝样样精通
来自多机构研究者提出CoTo渐进式训练策略,解决LoRA训练难题。该策略在训练早期随机失活部分适配器,后期提高激活概率,提升模型融合、剪枝能力,还能增强单任务性能与训练效率,已被ICML 2025接收。
AI们数不清六根手指,这事没那么简单。
作者测试发现Grok4、OpenAI o3等多模态模型都将六指图数成五指,仅Claude 4偶尔答对。研究揭示大模型看图片用记忆而非视觉,易受刻板印象影响,在工业等场景或引发严重后果。
老黄再收95后华人才俊!4亿美元收购AI初创公司
英伟达老黄以超4亿美元收购95后华人王尚创立的AI初创公司CentML,员工全部打包带回。该公司能整合软硬件资源,可增强英伟达CUDA工具链。此前老黄已收购多家相关初创公司揽人才。
vivo突破手机AI部署难题,绕开MoE架构限制,骁龙8 Elite流畅运行|ICCV 2025
在AI多模态时代,‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题,vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案,绕开MoE架构限制,在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行,保持语言性能同时实现多模态表现。
Cache Me If You Can:陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存,解放LLM内存?
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长,此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标,改进方法并推出 PruLong 优化内存,节省空间且保性能。
视频字幕处理开源神器
卡卡字幕助手(VideoCaptioner)操作简单,无需高配置,支持 API 和本地离线语音识别,利用大语言模型处理字幕。它支持多平台视频下载处理,有专业语音识别引擎,能智能纠错、高质量翻译、调整字幕样式。
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。
清华首提通用大模型滤波方法,实现零样本状态估计|NeurIPS'25
清华大学李升波教授团队在NeurIPS 2025提出LLM - Filter通用滤波器,将状态估计融入大语言模型推理框架。它能解决传统方法泛化性差问题,在未见过系统中实现零样本状态估计,有望成基础模型。
FairyGen:AI 把孩子的画“动”起来,个性化教育和动画创作
FairyGen 能将孩子画作变成卡通短片,通过多模态大语言模型构思分镜脚本,采用分层建模处理前景人物动作与背景动态。其生成流程分四阶段,但也存在前景角色重建不准、背景生成不稳定等问题。
刚刚,AI科学家Zochi在ACL「博士毕业」,Beta测试今日上线
Intology宣布AI科学家Zochi论文被顶会ACL主会录用,成首个独立通过A*级别会议同行评审的AI系统,还开放Beta测试。其研究成果显示语言模型安全措施或有不足,Zochi工作成果多且质量高。