比 JSON 省一半钱的格式,为什么大厂不敢用?
比 JSON 省一半钱的格式,为什么大厂不敢用?最近在研究 RAG 系统优化的时候,发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation,翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。
最近在研究 RAG 系统优化的时候,发现了一个有意思的格式叫 TOON。全称是 Token-Oriented Object Notation,翻译过来就是面向 Token 的对象表示法。
真正的挑战在于,如何在错综复杂的原始视觉输入中提取抽象精髓。这便引出了本研究的主角:JEPA-WM(联合嵌入预测世界模型)。从名字也能看出来,这个模型与 Yann LeCun 的 JEPA(联合嵌入预测架构)紧密相关。事实上也确实如此,并且 Yann LeCun 本人也是该论文的作者之一。
近日,腾讯微信 AI 团队提出了 WeDLM(WeChat Diffusion Language Model),这是首个在工业级推理引擎(vLLM)优化条件下,推理速度超越同等 AR 模型的扩散语言模型。
近年来,大模型的应用正从对话与创意写作,走向更加开放、复杂的研究型问题。尽管以检索增强生成(RAG)为代表的方法缓解了知识获取瓶颈,但其静态的 “一次检索 + 一次生成” 范式,难以支撑多步推理与长期
为什么AI算力霸主永远是英伟达?不算不知道,一算吓一跳:在英伟达平台每花一美元,获得的性能是AMD的15倍。
机器之心发布 随着 ChatGPT、Gemini、DeepSeek-V3、Kimi-K2 等主流大模型纷纷采用混合专家架构(Mixture-of-Experts, MoE)及专家并行策略(Expert
近日,来自伊利诺伊大学芝加哥分校、纽约大学、与蒙纳士大学的联合团队提出QuCo-RAG,首次跳出「从模型自己内部信号来评估不确定性」的思维定式,转而用预训练语料的客观统计来量化不确定性,
围绕这一挑战,上海人工智能实验室联合复旦大学、南京大学、南洋理工大学 S-Lab 等单位提出了 LongVie 2—— 一个能够生成长达 5 分钟高保真、可控视频的世界模型框架。
2026年,Scaling Law是否还能继续玩下去?对于这个问题,一篇来自DeepMind华人研究员的万字长文在社交网络火了:Scaling Law没死!算力依然就是正义,AGI才刚刚上路。
,时长 00:20 视频 1:单样例推理速度对比:SGLang 部署的 Qwen3-8B (NVIDIA) vs. LoPA-Dist 部署 (NVIDIA & Ascend)(注:NVIDIA 平台