「存储计算融合」共找到 1308 篇相关文章
首创郎园携手BFA影像传媒学院，成立AI视听产教融合实验室
8月19日，首创郎园与北京电影学院影像传媒学院共建的AI视听产教融合实验室在郎园Station园区揭牌。首创郎园称影视人才需求变了，实验室将依托双方优势培养AI视听人才，首个项目即将启动。
UIUC清华微软联合提出PlugMem：当Agent记忆告别「经历」，开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行，‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem，将记忆拆分为三类，以知识为单位存储，在三类任务中验证其有效性，为Agent长期记忆设计提供新思路。
重塑注意力机制：GTA登场，KV缓存缩减70%、计算量削减62.5%
GTA由多所高校联合研发，提出大模型框架，解决传统多头注意力机制弊端。通过分组共享注意力矩阵和压缩潜在值表示，削减计算量、缩减KV缓存，实验验证其性能优、效率高，虽有局限但前景好。
这种“半光半物质”粒子，有望补上AI光计算最后一块拼图
宾大物理学家 Bo Zhen 团队造出激子－极化激元，用约 4 飞焦能量完成光信号全光开关切换。光子计算在非线性环节依赖电子器件，该成果有望补上缺失环节，但距商用还有关卡。
MSSP | 西北工业大学马启悦，高传强等：融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法，从时序流场提取激波特征，用稀疏辨识构建参数化代数方程，增强预测精度与泛化能力，为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。
谷歌提出破局Self-Consistency计算瓶颈！LLM推理效率革命，推理加速不牺牲精度
Google Research等团队提出CISC，通过给推理路径赋予置信度权重，少量样本即可超越传统自洽性效果，平均减少40%计算成本，还提出WQD指标揭示模型自评估能力本质。
英伟达为何持续押注VASTData？AI存储正在成为新的“算力”｜甲子光年
AI产业曾聚焦GPU，如今数据存储设施重要性凸显。VAST Data完成约10亿美元F轮融资，估值300亿美元，英伟达持续跟投。它重构AI数据基础设施，国内焱融科技有相似技术路线且具自主可控优势。
Energy | 西工大史子颉、高传强等：三维风力机叶片动态失速数据融合建模研究
动态失速威胁风力机叶片安全与发电效率，传统模型有局限。西工大团队开发数据融合神经网络与动量叶素理论耦合框架，能高效高精度预示三维叶片动态失速，虽部分工况有偏差，但预测精度显著提升。
港大×复旦×上交：视触觉融合+闭环纠错，让机器人双臂协作不再「盲操」
港大联合复旦、上交大提出TAMEn，在UMI框架上全方位升级，构建视触感知融合等数据闭环，打通数据采集到再训练链路。其三层闭环让机器人学得更快准高效，在双臂协作任务中提升成功率。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等：基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中，高保真数据获取成本高，低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法（OMA - HNN），含MA - HNN和在线渐进采样框架，经测试验证了其有效性和实用性。