「训练推理加速」共找到 3975 篇相关文章
完全透明开源的共情语音大模型,三阶段训练,四大模块实现端到端对话 | 紫东太初联合长城汽车开源OpenS2S
GPT - 4o、Gemini等顶级语音模型闭源,紫东太初团队联合长城汽车AI Lab开源端到端共情语音语言大模型OpenS2S,提供构建共情语音系统新范式,开源所有核心资源,还介绍了技术方案、数据构建及训练流程等。
OmniInsert:全新无掩码视频插入技术
基于扩散模型的视频插入技术发展快,但以往方法有局限。字节提出InsertPipe和OmniInsert,解决数据不足等难题。OmniInsert设计巧妙,还建立评测平台InsertBench,虽有小问题,但推理快,可加速优化。
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%
小米发布Qwen2.5VL升级版MiMo-VL,能力提升30%。它能完成输入视觉回答问题、做几何体等任务,重点解决多模态推理、视觉理解及与人类偏好对齐问题,介绍了模型结构、训练阶段等内容。
DeepSeek开源的文件系统,是如何提升大模型效率的?
2月28日,DeepSeek开源高性能分布式文件系统3FS以解决人工智能训练和推理挑战。介绍了分布式文件系统优势,深入解读3FS的组件、CRAQ协议等,还探讨其与其他系统差异及性能相关问题。
黄仁勋暴论核弹:AGI已经实现,Ilya错了,程序员有10亿
在Lex Fridman的专访中,黄仁勋抛出诸多惊人观点,如称已实现AGI,反驳Ilya“预训练触顶”言论,认为推理计算难且重要,还对未来技术、行业、职业发展等多方面进行展望。
RAG创新了,MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题,现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank,给粗chunk加主题元数据当指南针,训练推理分离,实验显示信息效率提升、延迟降低。
6K星 Qwen围绕Web AI,打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后,新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合,本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
不靠英伟达,中科院在国产 GPU 上跑通 76B 类脑大模型
过去大模型依赖Transformer和NVIDIA GPU体系,硬件自主化难。中科院团队提出类脑大模型SpikingBrain,在超长文本处理上百倍加速,在国产MetaX GPU平台稳定训练76B模型,开辟新道路。
MemOS:一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统,限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS,它将记忆视为可管理资源,有三层架构,系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。