大多数文本到图像生成模型依赖于从网络上抓取的大量自定义数据。然而，一项最新研究探讨了仅使用ImageNet数据集训练图像生成模型的可能性。研究发现，通过合成生成的密集标注（dense captions）能够显著提升模型性能...

近日，分布式计算公司Prime Intellect宣布成功完成1500万美元的融资。此次融资将用于进一步推动其分布式训练方案的发展。Prime Intellect致力于通过分布式计算技术优化大规模数据处理和模型训练的效率，其独特的分布...

近日，DeepSeek在GitHub上发布了名为DualPipe的开源项目，展示了其在模型并行计算领域的最新研究成果。DualPipe采用了一种新颖的并行策略，旨在优化模型的计算与通信重叠，从而显著提升整体性能。这一策略通过高效的...

在当前的网络架构中，HTTP/2协议的应用主要集中在负载均衡器之前，而在负载均衡器之后，其价值相对有限。HTTP/2的主要优势在于其多路复用、头部压缩和服务器推送等功能，这些功能在客户端与负载均衡器之间的通信中能...

微软近日发布了两款全新的开源语言模型Phi-4-mini和Phi-4-multimodal，这两款模型在硬件效率和多模态处理方面表现出色。其中，Phi-4-mini拥有38亿参数，专注于文本任务；而Phi-4-multimodal则具备56亿参数，能够处理...

近日，SubPOP发布了一个大规模数据集，专门用于微调LLM（大语言模型），以预测调查响应分布。该数据集通过减少预测差距，显著提升了模型在未见过的调查数据上的泛化能力。这一技术突破为公众意见预测提供了更精准的...

Allen AI近日宣布，其通过持续微调Qwen VL模型，成功训练出一款强大的PDF文本提取工具——OlmOCR。该模型基于超过20万份PDF文档进行训练，能够高效、精准地提取PDF中的文本内容。OlmOCR的推出标志着PDF文本提取技术的...

Hazy Research的最新研究表明，通过Ollama使用本地模型，并结合长上下文云端模型作为协调器，可以在仅花费17%成本的情况下，实现97%的任务性能。这一发现为企业在AI部署中提供了更高效、更经济的解决方案。本地模型...