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何恺明LeCun暴击Transformer命门,9行代码砍掉归一化层!性能反而更强了?

何恺明LeCun暴击Transformer命门,9行代码砍掉归一化层!性能反而更强了?

何恺明LeCun暴击Transformer命门,9行代码砍掉归一化层!性能反而更强了?

Transformer架构迎来历史性突破!刚刚,何恺明LeCun、清华姚班刘壮联手,用9行代码砍掉了Transformer「标配」归一化层,创造了性能不减反增的奇迹。

来自主题: AI技术研报
7776 点击    2025-03-15 14:11
在长文本上比Flash Attention快10倍!清华等提出APB序列并行推理框架

在长文本上比Flash Attention快10倍!清华等提出APB序列并行推理框架

在长文本上比Flash Attention快10倍!清华等提出APB序列并行推理框架

在 ChatGPT 爆火两年多的时间里,大语言模型的上下文窗口长度基准线被拉升,以此为基础所构建的长 CoT 推理、多 Agent 协作等类型的高级应用也逐渐增多。

来自主题: AI技术研报
8411 点击    2025-03-12 14:53
多步推理碾压GPT-4o,无需训练性能提升10%!斯坦福开源通用框架OctoTools

多步推理碾压GPT-4o,无需训练性能提升10%!斯坦福开源通用框架OctoTools

多步推理碾压GPT-4o,无需训练性能提升10%!斯坦福开源通用框架OctoTools

OctoTools通过标准化工具卡和规划器,帮助LLMs高效完成复杂任务,无需额外训练。在16个任务中表现优异,比其他方法平均准确率高出9.3%,尤其在多步推理和工具使用方面优势明显。

来自主题: AI技术研报
7317 点击    2025-03-12 14:47
DeepSeek事件「慢思考」——论开源创新的战略价值兼评美国AI扩散框架新规

DeepSeek事件「慢思考」——论开源创新的战略价值兼评美国AI扩散框架新规

DeepSeek事件「慢思考」——论开源创新的战略价值兼评美国AI扩散框架新规

乙巳新春,中国的推理大模型DeepSeek R1火爆全球。作为一款在推理能力上媲美OpenAI的o1且收费标准远低于o1的国产大模型,DeepSeek一时间在国内刮起一股扑面而来的全民AI风潮,并不令人意外,但这款来自大厂体系外创业团队的开源大模型,经由数位外国商界领袖与技术大佬口碑相传并最终形成在外国新闻媒体上“刷屏”的效果,则是非常耐人寻味了。

来自主题: AI监管政策
11389 点击    2025-03-11 23:53
李飞飞全新「保姆」人形机器人,倒垃圾刷马桶家务全包!遥操只需Switch手柄

李飞飞全新「保姆」人形机器人,倒垃圾刷马桶家务全包!遥操只需Switch手柄

李飞飞全新「保姆」人形机器人,倒垃圾刷马桶家务全包!遥操只需Switch手柄

斯坦福李飞飞团队在「保姆型」机器人上新突破!提出BRS综合框架,以后机器人执行日常家务更自主、更可靠。

来自主题: AI技术研报
6107 点击    2025-03-11 18:31
武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武大等发布大型视觉语言模型最新安全综述:全面分类攻击策略、防御机制和评估方法

武汉大学等发布了一篇大型视觉语言模型(LVLMs)安全性的综述论文,提出了一个系统性的安全分类框架,涵盖攻击、防御和评估,并对最新模型DeepSeek Janus-Pro进行了安全性测试,发现其在安全性上存在明显短板。

来自主题: AI技术研报
7914 点击    2025-03-11 16:32
可自定义的推理框架SoT-Agent,通过小路由模型自适应推理,更灵活,更经济 | 最新

可自定义的推理框架SoT-Agent,通过小路由模型自适应推理,更灵活,更经济 | 最新

可自定义的推理框架SoT-Agent,通过小路由模型自适应推理,更灵活,更经济 | 最新

本文介绍了一项突破性的AI推理技术创新——思维草图(SoT)框架。该框架从人类认知过程中获取灵感,通过一个200M大小的路由模型将LLM引导到概念链、分块符号化和专家词汇三种推理范式,巧妙地解决了大语言模型推理过程中的效率瓶颈。

来自主题: AI技术研报
7402 点击    2025-03-11 16:21
ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

ICLR 2025 | 原生3D+流匹配,现有SOTA被GaussianAnything超越

在 ICLR 2025 中,来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab、北京大学以及香港大学的研究者提出的基于 Flow Matching 技术的全新 3D 生成框架 GaussianAnything,针对现有问题引入了一种交互式的点云结构化潜空间,实现了可扩展的、高质量的 3D 生成,并支持几何-纹理解耦生成与可控编辑能力。

来自主题: AI技术研报
8659 点击    2025-03-11 16:13