Llama-3.2-90B 相关 AI 资讯 · AI 热点

8月10日

11:08

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官方账号arXiv cs.AI@Bhavika Jalli, Nikhil Korati Prasanna, Jayanta Choudhury

论文提出用视觉语言模型处理数值时间序列，将KPI窗口编码为2D图，在Llama-3.2-90B、Qwen2.5-VL-72B和Pixtral-12B上实现3.6-10.4倍输入token缩减。实测推理能耗降低1.8-2.5倍，在电信边缘部署中每天节省约7.2MJ。微调的Llama-3.2-90B-Vision异常检测精度比文本版高220.7%，比LSTM和ARIMA高144%。Pixtral-12B在公共基准上J/F1提升20.6倍，平均F1为0.82。

论文 Llama-3.2-90B Qwen2.5-VL-72B Pixtral-12B

推荐理由：这篇论文告诉你，把数据画成图再给模型看，能省电还更准。电信场景实测能耗降2.5倍，精度翻倍，值得做时序分析的人看看。