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诺奖得主震撼宣言:AI一年完成10亿年「博士研究时间」!

诺奖得主震撼宣言:AI一年完成10亿年「博士研究时间」!

诺奖得主震撼宣言:AI一年完成10亿年「博士研究时间」!

诺奖得主Demis Hassabis表示,通过AI,DeepMind团队在一年里,完成了10亿年的博士研究时间!10亿年的科学探索被压缩到了一年之内,或许这才代表了AI技术的最高使命。

来自主题: AI资讯
8703 点击    2025-04-15 10:25
速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

速递|Pruna AI开源模型压缩"工具箱",已完成种子轮融资650万美元

欧洲初创公司 Pruna AI 一直在研究 AI 模型的压缩算法,该公司的优化框架将于周四开源。Pruna AI 在几个月前完成了 650 万美元的种子轮融资。参与此次初创公司投资的包括 EQT Ventures、Daphni、Motier Ventures 以及 Kima Ventures。

来自主题: AI资讯
9371 点击    2025-03-21 14:28
不到十分钟,用 谜境 Agent 即可轻松创建互动小说

不到十分钟,用 谜境 Agent 即可轻松创建互动小说

不到十分钟,用 谜境 Agent 即可轻松创建互动小说

国内首款全流程 AI 互动小说创作工具「谜境 Agent」于近日上线,该工具通过整合剧本生成、美术绘制、交互设计等模块,将传统需要 4-6 个月的开发周期压缩至 10 分钟内完成。

来自主题: AI资讯
6374 点击    2025-03-17 09:50
DeepSeek的MLA,任意大模型都能轻松迁移了

DeepSeek的MLA,任意大模型都能轻松迁移了

DeepSeek的MLA,任意大模型都能轻松迁移了

DeepSeek-R1 作为 AI 产业颠覆式创新的代表轰动了业界,特别是其训练与推理成本仅为同等性能大模型的数十分之一。多头潜在注意力网络(Multi-head Latent Attention, MLA)是其经济推理架构的核心之一,通过对键值缓存进行低秩压缩,显著降低推理成本 [1]。

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6658 点击    2025-03-07 10:24
LLaVA-Mini来了!每张图像所需视觉token压缩至1个,兼顾效率内存

LLaVA-Mini来了!每张图像所需视觉token压缩至1个,兼顾效率内存

LLaVA-Mini来了!每张图像所需视觉token压缩至1个,兼顾效率内存

以 GPT-4o 为代表的实时交互多模态大模型(LMMs)引发了研究者对高效 LMM 的广泛关注。现有主流模型通过将视觉输入转化为大量视觉 tokens,并将其嵌入大语言模型(LLM)上下文来实现视觉信息理解。

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4799 点击    2025-02-06 15:26
ICLR 2025|高效重建几何精准的大规模复杂三维场景,中科院提出CityGaussianV2

ICLR 2025|高效重建几何精准的大规模复杂三维场景,中科院提出CityGaussianV2

ICLR 2025|高效重建几何精准的大规模复杂三维场景,中科院提出CityGaussianV2

来自中科院自动化所的研究团队提出了用于大规模复杂三维场景的高效重建算法 CityGaussianV2,能够在快速实现训练和压缩的同时,得到精准的几何结构与逼真的实时渲染体验。该论文已接受于 ICLR`2025,其代码也已同步开源。

来自主题: AI技术研报
7984 点击    2025-02-05 13:18
港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型

港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型

港科大开源VideoVAE+,视频重建质量全面超越最新模型

港科大团队重磅开源 VideoVAE+,提出了一种强大的跨模态的视频变分自编码器(Video VAE),通过提出新的时空分离的压缩机制和创新性引入文本指导,实现了对大幅运动视频的高效压缩与精准重建,同时保持很好的时间一致性和运动恢复。

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6952 点击    2024-12-30 13:51
压缩思维链CCoT:一种突破性的高效AI推理新范式

压缩思维链CCoT:一种突破性的高效AI推理新范式

压缩思维链CCoT:一种突破性的高效AI推理新范式

在大语言模型(LLM)的发展历程中,思维链(Chain of Thought,CoT)推理无疑是一个重要的里程碑。

来自主题: AI技术研报
9927 点击    2024-12-24 09:51
AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

AAAI 2025 | 开放世界的深伪检测,北交大团队:解决好无配对数据挑战很重要

现有的深伪检测方法大多依赖于配对数据,即一张压缩图像和其对应的原始图像来训练模型,这在许多实际的开放环境中并不适用。尤其是在社交媒体等开放网络环境(OSN)中,图像通常经过多种压缩处理,导致图像质量受到影响,深伪识别也因此变得异常困难。

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9523 点击    2024-12-23 09:44