「低精度训练」共找到 3113 篇相关文章
告别卡脖子，华为黑科技破局！昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大，推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架，结合算法创新与国产昇腾平台，通过跨层注意力剪枝等技术，解决剪枝后模型失稳问题，实现高压缩率、推理加速与高精度。
给你家 AI Agent 装个「长期记忆」，这个开源库一行代码搞定
Memori是开源的LLM记忆引擎/Python库，为聊天机器人等提供统一长期记忆层。它功能亮点多，如自动记忆分类、精准召回等，集成成本低，还有进阶玩法和企业安全能力。
谷歌nano banana正式上线：单图成本不到3毛钱，比OpenAI便宜95%
昨晚谷歌图像生成与编辑模型nano banana上线，正式名gemini - 2.5 - flash - image - preview。它有强大能力，成本低，有多种玩法，上线后测试火爆，在多个榜单成绩优异。
GPT-5 最强大的，是编程
据报道，OpenAI的GPT - 5即将到来且早期反馈积极。它在编程领域表现突出，尤其在实际编程任务上有提升，不过其具体形式存疑，改进或多来自后训练阶段的强化学习。
重大技术突破！微软发布BioEmu模型，蛋白质模拟从数年压缩至几小时
今天凌晨，微软CEO分享蛋白质模拟模型BioEmu，可将蛋白质动态模拟从数年缩至几小时，已在《自然》发表。它能解决传统方法难题，核心设计独特，训练整合多数据源、采用多阶段策略。
宇树机器人租不出去了
2025开年，宇树机器人因春晚表演成“顶流”，人形机器人租赁爆发。但热潮渐退，其租赁市场萎缩，复购率低。技术上实现简单动作难，商业化前景存疑，行业凸显理想与商业的矛盾。
OpenAI公告正经解释：为什么GPT-5.5爱说“哥布林”
OpenAI官网发公告回应GPT-5.5爱说“哥布林”问题。原来是对“书呆子”人格训练时，无意中对使用生物比喻的模型给予高奖励，导致“哥布林”表述扩散。之后移除相关奖励和过滤数据来解决。
视频生成1.3B碾压14B、图像生成直逼GPT-4o！港科&快手开源测试时扩展新范式
香港科技大学联合快手可灵团队推出 EvoSearch 方法，支持图像和视频生成。该方法无需训练和梯度更新，能提升模型生成质量，展现了 test - time scaling 补充 training - time scaling 的潜力，目前论文和代码已开源。
英伟达再破世界纪录，每秒1000 token！刚刚，全球最快Llama 4诞生
英伟达用Blackwell创下AI推理新纪录，单节点8颗GPU实现Llama 4 Maverick模型每秒单用户生成1000个token。这得益于技术组合拳，如用TensorRT - LLM优化、应用FP8格式等，满足了低延迟需求。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。