近日,DeepSeek公司推出了一项名为Native Sparse Attention的创新算法技术,旨在加速传统的二次Attention计算。该技术通过硬件对齐和原生可训练的稀疏Attention机制,实现了高达11倍的计算速度提升,同时保持了整体...
Read More近日,研究人员通过优化技术展示了大型语言模型(LLMs)在减少非embedding参数的同时仍能保持学习能力。研究表明,通过用优化的子网络替换密集层,LLMs可以在减少高达77%的参数的情况下,依然保持与原有模型相当的性...
Read More近期,DeepScaleR的研究成果引起了广泛关注。该研究通过扩展强化学习(RL)训练,成功开发出一款1.5B参数的模型,其性能超越了O1-Preview。研究团队采用了一种独特的方法,即在RL训练过程中逐步增加上下文长度,从而...
Read More近日,OpenAI发布了其最新研发的O3-Mini模型,这一小型化AI模型在性能和效率上取得了显著突破。O3-Mini采用了先进的embedding技术和LoRA优化策略,使其在保持高精度的同时,大幅降低了计算资源的消耗。该模型特别适...
Read More近日,DeepSeek公司发布了其最新的R1-Zero和R1技术架构,引发了业界的广泛关注。R1-Zero作为一款轻量级模型,专注于低资源环境下的高效运行,特别适用于边缘计算和物联网设备。其采用了先进的LoRA技术,能够在保持高...
Read More本文综述了基础模型的参数高效微调技术,深入探讨了在保持多样化任务性能的同时,如何最小化计算成本的方法。随着基础模型(如LLM)的广泛应用,参数高效微调技术(如LoRA、RAG等)成为研究热点。这些技术通过减少需...
Read More近日,一项名为TREAD(Token Routing for Efficient Architecture-agnostic Diffusion Training)的新技术引起了广泛关注。该技术通过创新的Token Routing机制,显著提升了扩散模型(Diffusion Models)的样本效率,...
Read More随着人工智能技术的快速发展,一个全新的AI模型被开发出来,旨在实现在普通消费级硬件上快速生成图像。这项技术利用深度学习算法和神经网络,使得图像创建过程几乎无需等待时间,大大提升了图像生成的效率。以往的图...
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