CVPR 2025 加快22倍!Meta提出EdgeTAM:基于SAM 2的高效视频分割模型,性能与速度兼得!
提出了EdgeTAM,这是一个基于SAM 2的高效视频分割模型。EdgeTAM通过引入2D空间感知器
提出了EdgeTAM,这是一个基于SAM 2的高效视频分割模型。EdgeTAM通过引入2D空间感知器
阿里 Qwen(千问)团队发布并开源了一个32B参数的推理模型QwQ-32B,该模型在消费级显卡上可运行,并且性能媲美大模型。部署方法与之前DeepSeek-R1类似。
DeepSeek 开源了高性能并行文件系统3FS,实现了高吞吐量和强一致性,支持AI训练和推理工作负载。它利用现代SSD和RDMA网络提供共享存储层,具有分离式架构、强一致性和无状态元数据服务等优势。
DeepSeek爆火,高性能低成本让企业接入AI成为必然趋势。大模型工程师等岗位年薪百万,但普通程序员正被AI替换。知乎知学堂推出大模型应用开发工程师速成计划,帮助学员掌握前沿技术、提升竞争力。
本文介绍了四种让DeepSeek-R1等本地运行大型语言模型(LLM)的方法:Ollama、LM Studio、vLLM和LlamaCPP。Ollama简单易用;LM Studio提供图形化界面方便切换模型;vLLM追求高性能且兼容OpenAI API;LlamaCPP跨平台且高效,适合用户自定义设置。无论哪种方式,都能让用户拥有强大的本地LLM助手。
北大师生团队提出OmniManip架构,通过双闭环系统实现VLM到机器人的泛化操作。关键设计包括基于物体的交互基元、循环规划和执行,显著提升性能,适用于多种真实任务。