AI资讯新闻榜单内容搜索-模型

AITNT-国内领先的一站式人工智能新闻资讯网站
# 热门搜索 #
搜索: 模型
不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天

不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天

不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天

谷歌刚刚给Gemma 4家族更新了一项关键能力:Multi-Token Prediction(MTP)推测解码架构,推理速度最高提升3倍,输出质量不变。

来自主题: AI资讯
9861 点击    2026-05-06 14:56
世界模型是梦核军备竞赛

世界模型是梦核军备竞赛

世界模型是梦核军备竞赛

在无人在意的角落,世界模型如雨后春笋般集体震撼首发。

来自主题: AI资讯
10063 点击    2026-05-06 14:29
阿里开源PromptEcho:用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward

阿里开源PromptEcho:用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward

阿里开源PromptEcho:用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward

用强化学习(RL)优化文生图模型的 prompt following 能力,是一条被广泛验证的路径 —— 让模型根据 prompt 用不同随机种子生成多张图片,通过 reward model 计算 reward,再利用相关 RL 算法优化模型。

来自主题: AI技术研报
7733 点击    2026-05-06 14:27
独家|字节迎战阿里快乐马:开源多模统一模型Mamoda2.5,推理速度快18倍

独家|字节迎战阿里快乐马:开源多模统一模型Mamoda2.5,推理速度快18倍

独家|字节迎战阿里快乐马:开源多模统一模型Mamoda2.5,推理速度快18倍

独家获悉,字节跳动日前低调公布全球首个25B级、基于混合专家 (MoE) -扩散自注意力机制(DiT) 的开源增强统一多模态模型Mamoda2.5。Mamoda2.5依托Qwen3-VL-8B、128 个专家,Top-8 路由的MoE+DiT架构搭建,最终模型参数高达250亿,而每次仅激活约30亿参数(约12%)。

来自主题: AI资讯
10573 点击    2026-05-06 10:44
AI自己造AI,概率60%,2028年底前!Anthropic联创坐不住了

AI自己造AI,概率60%,2028年底前!Anthropic联创坐不住了

AI自己造AI,概率60%,2028年底前!Anthropic联创坐不住了

Anthropic联合创始人Jack Clark读完数百份公开数据,得出一个让他自己也坐不住的结论:2028年底前,AI自己造AI的概率是60%。支撑他这一判断的,是编程、科研复现、模型训练优化等多条能力曲线:每一条都在向右上方飞,没有减速迹象。

来自主题: AI资讯
7569 点击    2026-05-06 09:48
独家|RoboScience 机器科学完成10亿元融资,资金将用于强化 VLOA 大模型与本体

独家|RoboScience 机器科学完成10亿元融资,资金将用于强化 VLOA 大模型与本体

独家|RoboScience 机器科学完成10亿元融资,资金将用于强化 VLOA 大模型与本体

独家获悉,RoboScience 机器科学于近日完成十亿元 A 轮融资,投资方包含多家国内外知名产业巨头及一线财务机构。本轮融资将用于持续深化其核心的 VLOA 大模型技术,以及推进自研机器人本体的工程化与量产,加速通用具身智能解决方案的规模化落地。

来自主题: AI资讯
9422 点击    2026-05-06 09:20
SkVM:优化你的Skills能够跨模型、跨Harness、跨环境稳定运行 |SJTU最新

SkVM:优化你的Skills能够跨模型、跨Harness、跨环境稳定运行 |SJTU最新

SkVM:优化你的Skills能够跨模型、跨Harness、跨环境稳定运行 |SJTU最新

如果您经常用Claude Code、OpenCode、OpenClaw这类Agent框架,大概率会遇到一种不稳定现象:同一个Skills,用Claude能跑,换成Qwen就不行了;在Claude Code里稳定的流程,换到OpenClaw可能输出格式崩掉;在作者环境里正常的脚本,到了自己机器上可能因为缺依赖进入反复报错。

来自主题: AI技术研报
10997 点击    2026-05-06 09:08
CVPR 2026 Oral|横扫室内3D场景,港科大(广州)打造单目开放词汇占据预测新SOTA

CVPR 2026 Oral|横扫室内3D场景,港科大(广州)打造单目开放词汇占据预测新SOTA

CVPR 2026 Oral|横扫室内3D场景,港科大(广州)打造单目开放词汇占据预测新SOTA

在具身智能研究中,如何让智能体精准理解周围环境的精细几何结构与开放语义信息,始终是具身感知的核心难题。近年来,语义占据预测(Semantic Occupancy Prediction) 将稠密几何与语义信息统一到三维体素网格中,用于构建 3D 语义占据地图,为机器人的空间推理、导航与交互操作提供了场景表达基础。

来自主题: AI技术研报
10757 点击    2026-05-06 09:07