小目标注意力模块」共找到 994 篇相关文章

产品应用8

中国医生需要怎样的AI?GPT-5、OpenEvidence都输掉实战后,我们有了答案

国家卫健委定调医疗AI未来五年核心目标为「人工智能+基层应用」,但基层医疗AI应用现状不佳。临床专家认为能帮基层的AI要安全有效、人机协同,「未来医生AI工作室」符合这些要点,其基座MedGPT表现出色。

机器之心
算法论文8

NeurIPS 2025 Spotlight | 选择性知识蒸馏精准过滤:推测解码加速器AdaSPEC来了

大型语言模型推理延迟高、开销大,推测解码可加速但依赖草稿与主模型一致性。佐治亚理工等团队提出 AdaSPEC 蒸馏法,过滤难学 token,提升草稿模型与目标模型对齐度,实验显示能提升接受率和推理速度。

机器之心
7

别让故障复盘流于形式:用AI挖掘每一次“跌倒”的价值

文章指出传统故障复盘存在诸多问题,借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent,包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案,还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等,最后给出实战案例。

阿里云开发者
新闻资讯8

全国首部AI智能体应用评估标准,现公开征集起草单位和个人!

2025年成AI智能体元年,国务院提出到2030年智能体等应用普及率超90%目标。但企业部署智能体面临‘效能黑箱’。智合标准中心发起《企业级AI智能体应用效能评估规范》团体标准起草,现征集起草单位和个人。

PaperAgent
新闻资讯8

一个上海AI独角兽爆发了

全球AI圈因MiniMax“发布周”沸腾。新模型MiniMax - M1被视为“性价比新王”,还有新视频、语音模型表现出色。其89年博士闫俊杰带队,在大模型研发上多次做非共识选择,现估值超30亿美元,还推出智能体产品。

芯师爷
开源动态8

OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议:一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题

OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期,有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制,已在OpenAI多台超级计算机上部署。

AI寒武纪
算法论文8

公里级场景也能稳住了,国产团队把长视频3D重建又往前推了一步

浙江大学、地平线机器人和之江实验室的新工作 Scal3R 要解决长视频 3D 重建问题。它借助 test - time training 技术,设计全局上下文模块和同步机制,提升长序列重建稳定性和精度,能处理超万帧几千米的场景。

机器之心
算法论文8

生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26

生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。

新智元
算法论文8

静态稀疏已死:Flux Attention 开启长文本 LLM 自适应推理新时代

文章指出长上下文LLM高效推理面临性能与效率难题,先介绍Elastic Attention打破静态稀疏桎梏,后重点阐述全新的Flux Attention,它将动态稀疏注意力范式升级为层级别路由,解决了算法与硬件的矛盾,在多方面实现突破。

深度学习自然语言处理
算法论文8

ICLR2026|东方理工大学、上海交通大学等:GenSR:把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”

符号回归(SR)目标是从观测数据自动发现数学表达式,但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR,将方程世界重参数化为连续隐空间,用双分支CVAE构造并搜索,实验效果良好。

力学与人工智能