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企业选择 RTC 推流服务时应该关注哪些指标?
选择RTC推流服务时,需核实四类指标:体验指标(延迟、卡顿率、成功率)要明确统计口径;网络能力(抗丢包、抖动吸收、节点覆盖)决定体验上限;可观测性(质量大...
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Minmax H3中英提示词效果差异测试 - 蝈蝈俊
作者测试了MiniMax H3视频生成模型,用中英文提示词生成同一首诗的视频,发现宏观效果差别不大,仅微观细节略有不同。原因是简单指令语义重叠,且随机性干...
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Witbe 推出用于视频测试自动化的 AI 模型
Witbe推出自研视觉语言模型Witbe VLMs,用于视频测试自动化,与通用模型协同工作。该模型针对机顶盒等特定场景训练,性能不逊于前沿模型,且延迟更低...
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Kimi K3 模型结构(2):序列维度(下),chunkwise 并行与下界衰减
本文介绍Kimi K3模型序列维度的chunkwise并行算法:将序列分块,块间递推状态、块内用矩阵乘并行计算。K3将每步log-decay加−5下界,使...
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Kimi K3 模型结构(1):序列维度(上),从线性注意力到 KDA
本文介绍Kimi K3模型中KDA(Kimi Delta Attention)的递推形式,从线性注意力、DeltaNet到Gated DeltaNet演进...
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Kimi K3 模型结构(4):深度维度,Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals(注意力残差)结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN,通过可学习伪query对e...