近千个反现实视频构建了「不可能」基准,哪个AI不服?来战!
近千个反现实视频构建了「不可能」基准,哪个AI不服?来战!随着人工智能合成视频(AIGC)技术的飞速发展,我们正步入一个由 AI 主导的视频创作时代。
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随着人工智能合成视频(AIGC)技术的飞速发展,我们正步入一个由 AI 主导的视频创作时代。
通过完全启用并发多块执行,支持任意专家数量(MAX_EXPERT_NUMBER==256),并积极利用共享内存(5kB LDS)和寄存器(52 VGPRs,48 SGPRs),MoE Align & Sort逻辑被精心设计,实现了显著的性能提升:A100提升3倍,H200提升3倍,MI100提升10倍,MI300X/MI300A提升7倍...
在InternVL-2.5上实现10倍吞吐量提升,模型性能几乎无损失。
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了!
2025 年,生成式 AI 的发展速度正在加快。
随着人工智能和大语言模型(LLMs)的不断突破,如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具,成为了业界关注的焦点。
大模型写代码早就是基操了,但让它写算法竞赛题或企业级系统代码,就像让只会煮泡面的人去做满汉全席 —— 生成的代码要么是 “铁板一块” 毫无章法,要么是 “一锅乱炖” 难以维护。
扩展无语言的视觉表征学习。
当我们遇到新问题时,往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案,大语言模型能否如同人类一样类比?在对大模型的众多批判中,人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式,并没有进行真正的推理。
刚刚开源的新基准测试PaperBench,6款前沿大模型驱动智能体PK复现AI顶会论文,新版Claude-3.5-Sonnet显著超越o1/r1排名第一。与去年10月OpenAI考验Agent机器学习代码工程能力MLE-Bnch相比,PaperBench更考验综合能力,不再是只执行单一任务。