「英伟达GPU」共找到 1451 篇相关文章
市值超1500亿！江西宜春小镇走出“光芯片之王”
在全球AI算力竞赛白热化阶段，天孚通信创始人邹支农凝视新获专利的光接收器组件。他从江西宜春高安农村走出，攻克日本垄断的光通信技术，将公司市值推至1548亿，还在家乡投资兴业。
字节Seed数学新模型，SOTA了
字节发布全新复杂数学解决模型Seed-Prover，全面超越谷歌AlphaGeometry2，在MiniF2F数据集达100%正确率。它采用引理式证明，集成几何推理引擎Seed-Geometry，还展现了卓越泛化能力。
刷新3D生成上限！一键生成精细到毛发的3D资产
在高质量3D生成需求增长背景下，现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架，采用coarse - to - fine两阶段流程，用Part Attention机制提升效率，支持高分辨率输出。
LLM「拒绝回答」难题有救了！最新研究让AI学会人情世故 | COLM'25
最新研究发现模型规模和通用语言能力与处理敏感内容判断能力无直接关联，开源模型表现不错。通过提出的训练方法，在非推理和推理型模型上缓解过度拒绝问题，提升AI实用性和可靠性。
字节Seed提出序贯策略优化方法，突破同传“质量-延迟”权衡问题
AI字幕质量和延迟难平衡是业界老问题。香港中文大学、字节跳动Seed和斯坦福大学研究团队提出序贯策略优化框架SeqPO - SiMT，在70亿参数规模实现SOTA，翻译质量媲美Qwen - 2.5 - 7B离线水平。
最新发现！每参数3.6比特，语言模型最多能记住这么多
Meta、DeepMind等团队研究语言模型记忆容量，提出新方法估计模型对数据点的‘了解’程度，发现GPT系列模型约每个参数3.6比特，还提出模型容量等相关定律，激发社区多方面思考。
阿里开源长文本深度思考模型！渐进式强化学习破解长文本训练难题，登HuggingFace热榜
阿里开源长文本深度思考模型QwenLong - L1，登上HuggingFace热门论文第二。它解决了长文本强化学习训练难题，通过渐进式上下文扩展训练，在多基准测试中表现出色，还探讨了SFT和RL作用。
【CUDA 博客】使用PTX指令更高效地加载和存储矩阵
文章围绕使用PTX指令高效加载和存储矩阵展开，介绍`ldmatrix`和`stmatrix`指令格式、适用GPU版本、地址计算逻辑等，给出不同矩阵数量的实现代码示例，助读者理解和应用。
【CUDA博客】关于TensorCore和Inline PTX Assembly的一个超简短笔记
文章围绕TensorCore和Inline PTX Assembly展开，介绍利用PTX指令发挥TensorCore潜力。讲述矩阵乘法和累加操作，给出半精度及替代浮点指令形式，有代码示例并分析，还提到不同数据类型用法及SASS指令。
OpenAI失去了「CUDA内核之神」
近日热传Scott Gray已离开OpenAI。这位有「CUDA内核之神」称号的工程师声名起于Nervana Systems，加入OpenAI后贡献颇多。2026年OpenAI已流失不少人才，他的离开对公司影响值得关注。