通用应用程序（Universal applications）采用单一代码库即可部署到Web、移动端等多平台。随着Solito、Expo等技术的突破，真正的跨平台开发已成为可行方案。这种模式不仅能将品牌覆盖率提升30-40%，还能显著降低运维...

视觉AI平台服务商Bria近日在Hugging Face发布新一代开源文本生成图像模型BRIA-3.2，其技术突破引发行业关注。该模型仅用4B参数即实现与Adobe Firefly 4.0和Flux[Dev]相当的图像生成质量，且模型体积缩小至三分之一，...

Meta研究团队最新提出的零样本嫁接（zero-shot grafting）方法，通过从大型语言模型（LLM）的浅层中提取小型代理模型来训练视觉编码器，实现了视觉语言模型（VLM）训练成本降低约45%的突破。该技术不仅显著降低了计...

谷歌近日发布了开源AI模型SpeciesNet，该模型专为通过相机陷阱图像识别动物物种而设计。SpeciesNet此前已应用于Wildlife Insights平台，其开源将显著提升全球生物多样性监测的规模与效率。这一技术突破结合了计算机...

联邦学习领域迎来突破性进展，FUSED（Federated Unlearning with Sparse Efficient Deletion）系统通过创新的稀疏遗忘适配器技术，首次实现了联邦学习环境下的定向知识擦除与可逆操作。该技术通过在模型微调层植入轻...

Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，...

来自arXiv的最新研究论文提出ReLearn框架，通过创新的数据增强和微调技术，解决了大语言模型（LLMs）中的关键挑战——'遗忘学习'（Unlearning）。该技术可精准移除模型训练数据中的特定信息，同时保持整体性能，对数据...

开发者Anders和Tom近日在Hacker News上宣布推出Magnitude，一个完全开源的、基于视觉大模型（VLM）的端到端Web应用测试框架。该框架旨在解决传统浏览器代理测试工具速度慢、成本高且结果不一致的问题。Magnitude采用...