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关键词: AI,kimi,Mooncake,模型训练

什么？Kimi底层推理架构刚刚宣布：开！源！了！

关键词: AI,LLM,模型训练,泛化

近日，《Mechanical System and Signal Processing》（MSSP）在线发表刊登北航 PHM 团队最新研究成果：基于大语言模型的轴承故障诊断框架（LLM-based Framework for Bearing Fault Diagnosis）。

关键词: AI,AI P图,AI换装,OminiControl

新加坡国立大学刚刚推出的OminiControl框架无疑是AI P图的神器，轻松一键生成物体一致性的图像，例如产品效果图和试衣图。

关键词: AI,提示词,prompt,人工智能

这是一个不容小觑的最新推理框架，它解耦了LLM的记忆与推理，用此框架Fine-tuned过的LLaMa-3.1-8B在TruthfulQA数据集上首次超越了GPT-4o。

关键词: AI,CodeDPO,模型训练,人工智能

代码模型SFT对齐后，缺少进一步偏好学习的问题有解了。 北大李戈教授团队与字节合作，在模型训练过程中引入偏好学习，提出了一个全新的代码生成优化框架——CodeDPO。

关键词: AI,模型训练,人工智能,Koodos

在数据分布持续变化的动态环境中，如何进行连续模型泛化？

关键词: AI,RAG,GraphRAG,搜索增强

关于产业进展，代码辅助工具，PearAI ，https://trypear.ai/，提供了代码自动生成、智能代码预测、代码编辑聊天、代码记忆提升、智能代码搜索等功能，还内置了Perplexity、Memo等其他AI工具，这其实加剧了如cursor等同质产品的竞争。

关键词: AI,AgileGen,模型训练,人工智能

我们即将介绍的 AgileGen— 一种基于人机协作的敏捷生成式软件开发框架。

关键词: AI,CROSS,模型训练,人工智能

在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。

关键词: AI,VL-SAM,模型训练,人工智能

本文介绍了来自北京大学王选计算机研究所的王勇涛团队的最新研究成果 VL-SAM。针对开放场景，该篇工作提出了一个基于注意力图提示的免训练开放式目标检测和分割框架 VL-SAM，在无需训练的情况下，取得了良好的开放式 (Open-ended) 目标检测和实例分割结果，论文已被 NeurIPS 2024 录用。