「计算专用化」共找到 1532 篇相关文章
40年首次突破！清华大学发布全新最短路径算法，打破理论瓶颈:数据中心有望节省大量计算资源
清华大学Ran Duan、Longhui Yin团队发表论文，提出确定性新算法，在稀疏图上表现超经典Dijkstra算法。新算法时间复杂度为`O(m log²/³ n)`，不维护全局有序顶点队列，应用前景广，可节省计算资源。
账号与身份防线全面失守：黑灰产 Agent 化攻击下，如何用“第一性原理”重建防线？
11月13日，Anthropic报告称黑客利用AI Agent化能力达新高度，攻击模式转变使传统风控防线失效。数美科技CTO梁堃指出防御要下沉至‘第一性原理’，详解‘反欺诈三定律’，还提出‘不确定性标签’等方案。
PDF解剖大师来了！LandingAI开源神器，这个Python库让百页文档秒变结构化数据！
复杂文档处理是数据分析痛点，传统方法常因布局复杂失准。LandingAI团队在GitHub开源Python库Agentic - Doc，可从复杂文档提取结构化数据，支持多格式，新增多项功能，提升处理效率和准确性。
攻克大模型「表格盲区」！ST-Raptor框架发布，实现复杂半结构化表格的精准理解与信息抽取
半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。
3D生成告别「穿模」噩梦！VASTx清华将蒙皮权重Token化，统一生成骨骼与权重，GRPO微调形变平滑
3D模型生成容易，让它“动起来”难，传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化，构建TokenRig框架，引入GRPO算法，提升了AI自动绑定精度和泛化能力，助力3D动画自动生产。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
开源2天狂揽3.3K Star！超火的隐形AI桌面助手，实时捕捉屏幕与音频，生成结构化知识！
GitHub爆火的隐形AI桌面助手Glass，开源2天Star超3.3K。它由Pickle团队开发，能捕捉屏幕和音频活动，转化为结构化信息。适合会议记录等场景，有屏幕活动捕捉等核心能力，提供不同系统安装方式。
北大团队让AI学会考古！全球首个古希腊陶罐3D视觉问答数据集发布，还配了专用模型
北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D，配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足，新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’，未来将拓展到更多领域。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
【博客转载】CUDA Kernel Execution Overlap
文章讨论CUDA kernel执行重叠，指出有足够计算资源时可重叠，通过调整`blocks_per_grid`值，观察到不同并行化程度。还提到隐式同步会影响重叠，可启用`per-thread` default Stream 禁用。