计算成本优化
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SaRA

SaRA

SaRA是一种新型预训练扩散模型微调方法，通过重新激活预训练阶段未被充分使用的参数，有效提升模型的适应性和泛化能力。该方法支持核范数低秩稀疏训练，能够防止过拟合并优化模型性能，同时大幅降低计算资源需求。SaRA适用于多种应用场景，包括图像风格迁移、视频生成及下游数据集微调等，仅需少量代码调整即可实现高效微调。
AI项目与工具 2025年06月12日
MoE++

MoE++

MoE++是一种基于混合专家架构的新型深度学习框架，通过引入零计算量专家、复制专家和常数专家，有效降低计算成本并提升模型性能。它支持Token动态选择FFN专家，并利用门控残差机制实现稳定路由，同时优化计算资源分配。该框架易于部署，适用于多种应用场景，包括自然语言处理、智能客服及学术研究。
AI项目与工具 2025年06月12日
OmniVision

OmniVision

OmniVision是一款面向边缘设备的紧凑型多模态AI模型，参数量为968M。它基于LLaVA架构优化，能够处理视觉与文本输入，显著降低计算延迟和成本。OmniVision支持视觉问答、图像描述等功能，广泛应用于内容审核、智能助手、视觉搜索等领域。
AI项目与工具 2025年06月12日