月度归档： 2025 年 4 月

大模型瘦身革命：解密TinyLlama背后的架构创新与实战部署指南

Tim
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在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的参数规模以每年10倍的速度增长，但模型部署的边际效益却在持续递减。TinyLlama项目的出现，标志着模型压缩技术从理论探索迈向工程实践的新阶段。本文将深入剖析参数规模仅11亿的TinyLlama如何实现与百倍规模模型相当的性能表现，并揭示其在工业场景中的部署

视频生成技术颠覆影视工业：解密Sora模型如何重塑创作全流程

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在数字内容生产领域，2023年具有里程碑意义的Sora模型问世，标志着视频生成技术正式进入工业化应用阶段。这项基于扩散模型架构的创新技术，通过时空一致性算法和语义理解引擎，实现了从文本到视频的端到端生成能力。其1280×720分辨率下连续60秒的视频生成质量，已突破传统CG制作的技术边界。核心技术突

从十亿参数到高效精简：自监督学习技术革命下的BERT与ALBERT进化论

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在自然语言处理领域，预训练语言模型的参数规模与计算效率始终存在根本性矛盾。本文通过深度解析BERT到ALBERT的技术跃迁，揭示自监督学习范式如何突破传统参数膨胀陷阱，构建出兼具性能与效率的下一代语言理解体系。 一、BERT奠基性突破背后的隐形成本 ...