「性能评估」共找到 2546 篇相关文章
一文读懂:数据中心“拥抱”ARM架构,为何如此艰难?
文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导,切换有兼容性问题;ARM硬件选择有限、性能不足;云服务功能难对等;软件支持和许可证问题也阻碍其应用。
Meta为他豪掷2亿美元,上交校友庞若鸣,晒出在苹果的最新论文
苹果基础模型团队负责人庞若鸣即将加入Meta,Meta为其开出2亿美金天价。7月9日庞若鸣宣传在苹果参与的研究《AXLearn: Modular Large Model Training on Heterogeneous Infrastructure》,介绍了AXLearn系统优势、架构、实验评估等。
ParScale:一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展(ParScale)路线,在不增模型参数下,通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式,两阶段后训练策略降成本,还适用于边缘设备,研究仍在进行。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型,有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格,贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低,Meta此举或为获取编码训练数据。
Anthropic "泄露"Claude Mythos 最强模型到底有多猛?
Fortune爆出Anthropic因CMS配置失误,致新模型Claude Mythos信息泄露。该模型有阶跃式进步,在多领域表现超前代,网络安全能力突出。此事反映AI迭代快但安全待提升,安全成模型评估关键。
腾讯混元世界模型HY-World 1.5开源,24 FPS的实时交互世界建模
腾讯混元世界模型HY - World 1.5开源,实现24 FPS实时交互世界生成。它采用双重动作表征等技术,解决了长程生成问题,还通过强化学习等优化,在多方面表现出色,为具身智能场景模拟奠基。
【GitHub 10.9k star】DeepCode:把论文和需求文档“一键变代码”的多智能体开发神器,真能干掉手写样板?
DeepCode 是香港大学开源的多智能体开发平台,支持将论文、需求文档等转化为生产级代码。它能解决论文复现、原型开发等痛点,有多项特色功能,在性能对比中领先,适用于多类场景。
斯坦福:优化器「诸神之战」?AdamW 凭「稳定」胜出
斯坦福大学 Percy Liang 团队研究指出,虽有不少声称能显著加速的优化器替代方案,AdamW 仍为预训练稳健首选,但矩阵型方法在特定数据–模型比例下优势明显。研究还揭示了现有研究的方法论缺陷。
波士顿动力机器狗侧空翻炸场!穿轮滑鞋照样能翻
风头被中国机器人盖过的波士顿动力,让机器狗Spot完成侧空翻等动作。工程师称它并非为空翻设计。空翻是严苛测试手段,能验证系统性能,还透露了训练细节,此外它还将上《美国达人秀》。
Oxlint 1.0 稳定版发布:基于 Rust 的 JavaScript 静态检查器
Oxlint是基于Rust的JavaScript和TypeScript静态检查器,其1.0稳定版发布。它有快速检测、规则覆盖广等特点,性能比ESLint高50 - 100倍,能处理多文件规则,开发者反馈积极。