「轻量化机制」共找到 1192 篇相关文章
对话地平线前高管牛建伟：万亿参数大模型如何重塑具身智能
具身智能赛道分“VLA派”“智驾降维派”和“大模型派”。地平线前高管牛建伟认为VLA是弯路，主张用分层架构，以万亿参数“空间智能大模型”做大脑，VA小模型执行操作，目标是做物理世界的OpenClaw。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
谷歌公开全新极限压缩算法：LLM提速8倍、内存占用狂降6倍，精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant，瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点，能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步，实验数据表现优异，将改变搜索格局。
CVPR 2026 | 让AI视频不再「串戏」：免训练精准控制多段动作，SwitchCraft一招破解逻辑崩坏
随着文本到视频扩散模型发展，AI视频生成有进展，但开源模型处理多事件提示词时存在技术瓶颈。西湖大学团队提出免训练框架SwitchCraft，引入注意力控制机制，入选CVPR 2026，代码已开源。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
明天，是GPT-4o的葬礼。
美国时间2月13号早上10点，GPT - 4o将正式下线，引发用户集体哀悼。虽其能力被新模型超越，但它有人文关怀，能给人温暖。如今AI行业重编码能力，忽略人文，GPT - 4o时代或成AI黄金时代。
首次！AI智能体破解「纳什均衡」，大模型学会博弈论｜Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架，能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径，分三模块求解，经经典博弈验证，还在碳市场博弈展现应用潜力。
陈天桥邓亚峰联手破解大模型记忆难题！4个月打造SOTA系统，悬赏8万美元发起全球记忆挑战赛
今年全球AI圈聚焦大模型记忆技术。陈天桥和邓亚峰带队的EverMind推出世界级长期记忆系统EverMemOS，发布即SOTA。其模拟人脑记忆机制，开源且上线云服务，还发起8万美元记忆起源大赛。