「准确率提升」共找到 3098 篇相关文章
推理成本骤降75%!gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度,80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型,使推理成本降75%,内存占用为BF16模型四分之一,生成token速度提4倍,还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷,英伟达推出NVFP4提升质量。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等:数据驱动的湍流建模:基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题,本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架(DASR)。该方法提升了模型稳定性与预测准确性,在复杂条件下有良好泛化能力。
一站式 AI 短剧创作神器
Toonflow 是 HBAI-Ltd 开发并开源的一站式 AI 短剧创作工具,可将小说或剧本快速转化为动画短剧,集成多种功能,0 门槛全流程 AI 化,提升创作效率 10 倍+,支持多系统,兼顾易用性、扩展性和本地化部署需求。
北航,清华,北大联合发布: 异构智能体协同强化学习!
北航、清华、北大联合发布异构智能体协同强化学习论文。提出 HACRL 新范式,实现异构智能体双向互学与独立部署统一;还有 HACPO 算法弥合智能体差异。实验显示性能提升且成本降低,为多智能体协同学习指明方向。
被“网暴”两个月后,Yann LeCun 携最新世界模型杀回!小扎千万美元激励抢人,Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2,可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版,在百万小时视频上训练,能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试,且已开源。LeCun力挺,小扎为追进度亲自招人才。
Qwen3.6-Max-Preview来了!
继Qwen3.6 - Plus发布,推出Qwen3.6 - Max - Preview预览版,相比前者有更强世界知识、指令遵循能力,智能体编程表现显著提升。可在Qwen Studio交互,也将通过阿里云百炼API调用。
西湖大学王东林团队论文:机器人需要“通古今,知未来”丨CVPR 2026
西湖大学王东林团队提出论文《HiF-VLA:Hindsight, Insight and Foresight for Vision-Language-Action Models》,介绍HiF-VLA模型,它以“运动”表达时间信息,实现稳定连续决策,性能提升且计算成本低,推动机器人从“看到就做”到“边想边做”。
告别「盲目自信」,CCD:扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法(CCD)。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题,在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升,适配多种解码设定。
美团LongCat扎扎实实做了件难事:LLM数学新天花板AMO-Bench
美团LongCat团队联合高校推出AMO - Bench,用50道原创奥赛级难题评估LLM数学能力。它解决现有基准测试痛点,经四重把关构建,测试显示顶级模型表现不佳,也揭示模型提升空间大。
让大模型学会「心灵感应」:基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念,建立潜在思维可识别性理论,构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维,跳过语言冗余歧义,实验显示其提升了协作效率与推理能力,或开启新智能形态。