百科

POET 是一种新颖的重参数化训练算法

NSA 结合算法创新与硬件优化，实现了高效的长上下文建模。

具身导航通过移动物体与物理世界的交互，从而优化导航路线。

DiC 是一种兼具速度与性能的扩散模型架构基线

PCEvolve 是一种新颖的 API 辅助算法

EBTs 是一种极具前景的新范式，能够同时扩展模型的学习能力和思考能力

D-MoLE 是一种专为持续多模态指令微调设计的新型方法

M+显著提升了长期信息的保留能力

AI Flow 提升了 AI 服务的智能性、及时响应能力和可访问性

SparseMM 在解码过程中优先强调并保留视觉语义

MAS 是在一个环境中交互的多个智能体组成的计算系统

CTC 是一种广泛应用于序列到序列学习任务中的损失函数和建模方法

搜索树的共享知识集合是由 Google DeepMind 提出的一种搜索算法

VeBrain 使机器人可以 “看到、思考、行动”

BCM 对工业缺陷检测技术的发展具有重要推动作用。

机器遗忘满足隐私保护、法律要求或版权保护等需求。

嫁接是一种编辑预训练扩散 transformer（DiT）的简单方法。

PENCIL 旨在让大模型在生成的过程中动态擦除中间不需要的结果，直到得到最后的答案。

RAP 是一种无需训练的基于 RAG 技术的高分辨率图像感知插件。

字错率是评估语音识别或文本比对系统性能的重要指标。

Speaker Similarity 旨在衡量两个语音样本是否来自同一个说话人，或者两个样本的相似程度。

引导采样是一种用于生成模型中增强样本质量的技术，旨在提升生成模型的控制能力。

浅度自我反思旨在通过对模型的即时反馈进行局部调整，以快速优化当前任务或行为的表现。

多模态思维可视化旨在通过多种不同的模态协同工作，提供对思维、决策和信息处理过程的更加直观和综合的展示。