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图解GPT-OSS:架构、消息格式与推理机制

OpenAI发布首个开源大模型GPT-OSS,虽性能无惊喜,但设计思路有意思。其架构是经典延续,消息格式有巧思,支持三档推理模式,分词器有小进步,这些设计在实际应用和理论上有一定价值。

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腾讯开源Stand-In!轻量级身份保留视频生成突破

生成符合指定身份的高保真视频挑战大,现有方法依赖大参数且兼容性不足。腾讯开源轻量级、即插即用的Stand - In框架,在身份保留文本生成视频任务中性能先进,兼容性强,有广阔应用潜力。

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ART:构建可靠智能体的强化学习框架

现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。

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一起聊聊Nvidia Blackwell特性之低比特GEMM

本文是NVIDIA Blackwell架构GEMM研究系列文章第三部分,介绍低精度计算,探讨Blackwell GEMM如何执行,关注6位和4位格式及对内存布局影响。还提及低精度优势、数据格式、UMMA实现、操作限制、CUTLASS抽象方式等。

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马斯克Neuralink脑机接口成果!看完头皮发麻

在Neuralink夏季更报告会上,马斯克展示脑机接口N1最成果,七名受试者分享其对生活的改变。Neuralink还公布未来三年计划,目标是2028年实现对大脑全面访问及脑机接口与AI整合。

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充分激发模态协作,MokA量身打造MLLM微调范式

当下多模态大模型微调多「照搬」单模态微调策略,忽视模态差异。中国人民大学和上海人工智能实验室团队提出 MokA 方法,兼顾单模态与跨模态建模,在多基座、多场景实验中显著提升性能。

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通过逆向工程探秘 Claude Code 背后的运作机制

作者通过逆向工程研究Claude Code内部运作,了解其比Cursor等工具慢且贵的原因。Claude Code注重通用性和安全性,执行任务时多有安全检查,虽增加成本延迟,但更可靠,且在命令行工具中用户体验出色。

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Linear-MoE:线性注意力遇上混合专家的开源实践

近年来,线性序列建模和混合专家(MoE)研究进步大,但两者结合研究少,相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架,实验验证其有诸多优势。

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突发!OpenAI正与微软洽谈融资,筹备IPO

金融时报消息,OpenAI和微软正重洽谈数十亿美元合作条款,为OpenAI筹备IPO,同时保护微软对前沿AI访问权。双方还在修订2019年合同,微软提议放弃部分股权换技术访问权。

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苹果ASM投放的两种方式,竞价原理与机制

苹果ASM投放模式的选择对广告效果至关重要。Basic模式适合预算有限且缺乏投放经验的开发者,操作简单但数据报告不详尽。Advanced模式则适合专业团队,提供更精准的用户定位和详尽的数据报告,以便随时调整广告策略。

孔学长