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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。
微软研究院BioEmu登上Science,用生成式AI重塑蛋白质功能研究
7月10日,微软研究院AI for Science团队在《Science》发表成果,提出生成式深度学习模型BioEmu,结合多类数据训练,能模拟蛋白构象变化,有多项核心创新,已开源,未来将拓展应用场景。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案?哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中,LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架,能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’,还揭示LVLM加速复杂性,推动技术发展。
浅析 rust 大明星 Tokio
本文剖析热门Rust库Tokio,介绍其优势与适用场景,从Rust异步着手,分析架构、调度生命周期,还对比Nginx,探讨绑核方法与未来方向,如支持IO Uring、扩展协议栈等。
Gartner:到2029年,50%的云计算将用于AI工作负载
全球著名咨询调查机构Gartner公布未来4年影响云计算增长的几大趋势,如对云不满、AI/机器学习需求增加等,还给出各趋势的预测情况及应对建议。
本周推荐的5个超级6的Github开源项目!
本周推荐5个超棒的Github开源项目,有基于Nginx的可视化管理面板、全能型浏览器自动化框架、容器命令行版“任务管理器”、命令行知识管理工具,还有GitHub汉化浏览器插件,各有强大功能和特色。
AI辅助编码将如何改变软件工程:更需要经验丰富的工程师
文章指出生成式AI改变软件开发方式,LLM在编码领域成果显著。但AI辅助编码有局限,如‘70%问题’。还介绍有效模式,提及软件工程智能体兴起,最后认为未来对经验丰富工程师需求或增加。
Arc研究所造出能“举一反三”的虚拟细胞模型,破解跨细胞预测难题
生物学和药物研发中,因细胞组合庞大,难以全实验验证,且同药在不同细胞效果不同。Arc Institute 团队推出虚拟细胞模型 STATE 及评测套件 Cell - Eval,STATE 预测效果优,但也存在短板。
Physical Intelligence联创最新访谈:机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试,机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为,机器人未到可预测Scaling阶段,还在确定规模化技术路径,也谈到数据、泛化、可靠性等问题。