「模型推理能力」共找到 9504 篇相关文章
The Batch: 858 | 白宫重塑美国人工智能政策
特朗普提出积极的国家人工智能政策原则并推动实施,《赢得竞赛:美国人工智能行动计划》明确三大短期目标,包括激发创新、建设基础设施、确立全球领导地位,与拜登政府政策有差异。
4K-Agent:可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要,但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent,其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清,在多领域测试表现出色。
尖峰对话17分钟全记录:Hinton与周伯文的思想碰撞
7月26日,人工智能教父Geoffrey Hinton与周伯文教授进行17分钟对话,谈及AI多模态大模型前沿、“主观体验”和“意识”等话题。Hinton认为当今多模态聊天机器人已有意识,还探讨了训练善良AI及AI推动科学进步等问题。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等:直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限,本文提出智能化优化经验学习框架,结合DNN流场预测模型与DRL优化方法,还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数,经验证效果良好,为气动优化提供新路径。
重塑注意力机制:GTA登场,KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发,提出大模型框架,解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示,削减计算量、缩减KV缓存,实验验证其性能优、效率高,虽有局限但前景好。
8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
Qwen3-Embedding 全揭秘:从技术到服务,打造高效AI产品的关键路径
文章全面揭秘 Qwen3-Embedding,介绍其核心原理、优势、应用场景。还给出在 PAI 和百炼平台的使用方法,含部署、推理、微调等。通过对比实验,凸显其低延迟、低成本特点,未来将成语义理解核心设施。
马斯克终于成『AI No.1』,6大案例看实力与水分
马斯克发布Grok 4,宣称其超越OpenAI等LLM。它屠了各种榜单,但Grok系列口碑欠佳。文中通过多案例测试,展现其在各方面的表现,如编码、数学、图像等,还提到了API速度和价格。
我用MiniMax Agent开发了个带后端的全栈网站,全程0代码
2025年Agent成AI领域焦点,大厂纷纷布局。作者测试MiniMax Agent,发现其有四大特点:深度研究和上下文管理强,多模态输出出色,编程能力超预期,能执行定时任务,还能开发带后端的全栈网站。
空间智能率先落地国民APP!实测:时空决策很顺滑,直达千人N面出行体验
空间智能虽前沿,但在有场景和业务优势时能快速落地。高德地图2025版内测,其“小高老师”智能体按需提供出行和生活建议,AI导航有超视距感知能力,是迈向空间智能的国民APP。