破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%
破解大模型「无效并行推理」:Parallel-Probe问世,并行推理效率提升35.8%来自马里兰大学、圣路易斯华盛顿大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究团队提出了 Parallel-Probe。不同于直接从算法设计出发,该研究首先通过引入 2D Probing,对 online 并行推理过程中的全局动态性进行了系统性刻画。
来自马里兰大学、圣路易斯华盛顿大学、北卡罗来纳大学教堂山分校等机构的研究团队提出了 Parallel-Probe。不同于直接从算法设计出发,该研究首先通过引入 2D Probing,对 online 并行推理过程中的全局动态性进行了系统性刻画。
近日,微软Bing Ads与DKI团队发表论文《AdNanny: One Reasoning LLM for All Offline Ads Recommendation Tasks》,宣布基于DeepSeek-R1 671B打造了统一的离线推理中枢AdNanny,用单一模型承载所有离线任务。这标志着从维护一系列任务特定模型,转向部署一个统一的、推理中心化的基础模型,从
最近,英伟达又发布了一个炸裂成果。英伟达高级工程师Bing Xu开源了VibeTensor项目,并且表示:「这是第一个完全由 AI 智能体生成的深度学习系统,没有一行人类编写的代码。」
刚刚,英伟达杰出工程师许冰(Bing Xu)在 GitHub 上开源了一个新项目 VibeTensor,让我们看到了 AI 在编程方面的强大实力。从名字也能看出来,这是 Vibe Coding 的成果。事实也确实如此,这位谷歌学术引用量超 20 万的工程师在 X 上表示:「这是第一个完全由 AI 智能体生成的深度学习系统,没有一行人类编写的代码。」
传统 video dubbing 技术长期受限于其固有的 “口型僵局”,即仅能编辑嘴部区域,导致配音所传递的情感与人物的面部、肢体表达严重脱节,削弱了观众的沉浸感。现有新兴的音频驱动视频生成模型,在应对长视频序列时也暴露出身份漂移和片段过渡生硬等问题。
Bing Search API 将于2025年8月下线,如果你正寻找替代方案,不妨试试秘塔。 过去一年,我们自建了数百亿规模的多语言索引库,并在“秘塔AI搜索”中每天承受千万级的调用实践。
ChatGPT刚刚给火热的Agent市场添把柴,这边AI搜索市场却要变天。Bing Search API将于8月11日关停,所有Bing Search API都将完全停用,同时不再接受新用户注册。
每当我们讨论AI对就业的影响时,大多数都是专家拍脑袋的预测。但微软研究院的这篇论文不一样,他们分析了20万个真实的Microsoft bing Copilot用户对话,每一个数据点背后都是一个真实的人,一个真实的工作场景,首次用硬数据告诉我们:AI到底在改变什么工作?哪些工作活动和职业正在被生成式AI(Generative AI)最大程度地影响?
咱就是说啊,视觉基础模型这块儿,国产AI真就是上了个大分——Glint-MVT,来自格灵深瞳的最新成果。Glint-MVT,来自格灵深瞳的最新成果先来看下成绩——线性探测(LinearProbing):
鲜为人知的是,目前国内超过60%的AI应用,包括DeepSeek的C端应用,联网搜索能力是通过集成博查AI的Search API实现的。大模型需要通过这类API,才能够动态获取最新信息,并输出给用户。AI搜索和传统搜索在入口端的界面上非常相似,底层技术和最终返回给用户的体验却截然不同。