「加速计算」共找到 1222 篇相关文章
迈向可信AI：LLM幻觉的分析与优化
随着LLM广泛应用，其幻觉现象成AI落地关键挑战。文章分析LLM幻觉成因、优缺点，结合RAG、SFT、强化学习等技术，提出多维度优化方案，为构建可信大模型应用提供理论与实践路径。
DeepSeek-GRPO重要性权重设计错误？详解Qwen3新强化学习算法GSPO
论文指出GRPO在大语言模型训练中不稳定，因其重要性权重设计错误易引入高方差噪声。为此提出GSPO算法，从序列维度计算梯度，解决了MoE模型RL训练的稳定性问题，在Qwen3上效率更高。
你以为百度慢了，其实它在走一条最难的路
2025 WAIC 上，百度展示多项成果。萝卜快跑获上海牌照、入选‘国家展’，商业化加速；慧播星推 NOVA 数字人技术；飞桨平台等也入选‘国家展’。百度构建全栈架构，把 AI 从炫酷变好用。
一起聊聊Nvidia Blackwell新特性之低比特GEMM
本文是NVIDIA Blackwell架构GEMM研究系列文章第三部分，介绍低精度计算，探讨Blackwell GEMM如何执行，关注6位和4位格式及对内存布局影响。还提及低精度优势、数据格式、UMMA实现、操作限制、CUTLASS抽象方式等。
从Rax+DX到React，一次跨端组件重写的AI提效探索
本文基于M站首页重构项目，讲述借助AI编程工具Cursor和结构化Prompt，完成从Rax到React的组件迁移、DX到React的跨端重写，实现业务逻辑优化与工程规范落地，还分析了AI提效的优劣并总结迁移范式。
揭秘千卡 GPU 集群如何高效训练多模态大模型：vivo AI 团队实战经验分享｜AICon
在 InfoQ 举办的 AICon 大会上，vivo AI 架构师王兆雄分享多模态大模型训练经验。介绍了 LLaVA 和 DiT 模型训练挑战，从数据处理、模型计算等方面提出优化策略，还展望 AI Infra 未来发展方向。
一文读懂：国产AI芯片与英伟达的差距有多大？
文章围绕国产AI芯片与英伟达的差距展开。从算力性能、生态壁垒、市场现状、技术瓶颈等方面分析差距，指出国产芯片虽在部分场景缩小差距，但高端训练和生态成熟度仍落后3 - 5年，突围需多领域突破。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
Agent产品，快者为王？Anthropic 和 Databrick CEO 对话解读
Anthropic和Databrick以「人工智能的未来：面向各领域的专用Agent」为主题举办线上峰会，两家公司CEO Dario Amodei和Ali Ghodsi对谈，分享Agent未来、相关合作等话题，还探讨数据价值、治理风险及AI应用迭代等问题。
奇点临近！全球AI终局战，只剩OpenAI和Anthropic的双人舞
全球AI终局战，只剩OpenAI和Anthropic双雄争霸。OpenAI的GPT-5.5展现指数级跃迁，Anthropic的Claude系列也有稳定加速，但面临算力危机。谷歌投资Anthropic，自身Gemini掉队，其他玩家也难跻身第一梯队。