微软Phi-4封神,14B小模型数学击败GPT-4o!合成数据占比40%,36页技术报告出炉
微软Phi-4封神,14B小模型数学击败GPT-4o!合成数据占比40%,36页技术报告出炉微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%合成数据,在数学性能上击败了GPT-4o,最新36页技术报告出炉。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了!仅用了40%合成数据,在数学性能上击败了GPT-4o,最新36页技术报告出炉。
GPT-5被曝效果远不达预期。 OpenAI连续12场发布会刚刚结束,大家最想看的GPT-5/4.5影子都没有,于是华尔街日报这边爆料了。
联想第六代“海神”液冷技术,已实现支持多类型GPU、CPU,散热效率可达98%,PUE最佳可降至1.1,极大降低了数据中心的能耗水平。
如今,多模态大模型(MLLM)已经在视觉理解领域取得了长足进步,其中视觉指令调整方法已被广泛应用。该方法是具有数据和计算效率方面的优势,其有效性表明大语言模型(LLM)拥有了大量固有的视觉知识,使得它们能够在指令调整过程中有效地学习和发展视觉理解。
Meta斯坦福大学联合团队全面研究多模态大模型(LMM)中驱动视频理解的机制,扩展了视频多模态大模型的设计空间,提出新的训练调度和数据混合方法,并通过语言先验或单帧输入解决了已有的评价基准中的低效问题。
本文中,香港大学与 Adobe 联合提出名为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中,通过将不同类别和数量的输入/输出图像建模为视频帧,从大规模真实视频数据中学习属性、姿态、光照等多种变化规律,从而实现高保真的生成效果。
AutoPatent框架能够自动化生成高质量的专利文档,大幅提高专利撰写效率,有望简化专利申请流程,降低成本,促进创新保护。
自2022年年末OpenAI发布ChatGPT以来,英伟达的市值就上涨了近5倍,甚至超越苹果成为了全球最值钱的公司。眼看着英伟达如今能够让OpenAI、Meta、xAI等一众AI厂商排队交钱,也就使得越来越多的公司想成为此次AI淘金热中的“卖水人”。
面对AI圈疯传的「数据如化石燃料一般正在枯竭」,我们该如何从海量数据中掘金?AI炼出的数据飞轮2.0,或许就是答案。
大模型的开源与闭源之争至今仍是热议话题,毕竟讨论核心触及技术发展路径、产业生态构建,以及对未来创新动力的影响。