「可预测并行架构」共找到 2415 篇相关文章
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
实测GPT-5：写作坠入谷底，编程一骑绝尘。
GPT-5发布，它是统一系统，含多种模型。性能上减少事实幻觉、应对谄媚有进展，跑分强且节能，但无新功能特性。写作不如GPT 4.5，编程表现出色，发布后OpenAI与Google预测交叉跳水。
HBM Roadmap和HBM4的关键特性
文章介绍 KAIST TERALAB 公布的 HBM 技术，涵盖 HBM 路线图和 HBM4 特性。HBM 路线图展示从容量升级到计算存储融合的进化，HBM4 在电气规格、封装冷却、架构等方面有突破，AI 工具也用于研发。
HBM之父：HBM的终点是HBF
韩国SK海力士宣布完成HBM4开发，它将成数据中心和AI芯片首选。HBM4有出色数据处理速度和能效，应用后AI服务性能或提升69%。HBM之父金正浩教授预测，未来HBF将取代HBM，还提出金氏定律指导行业发展。
骂战半年、站队失效，具身智能公司集体换了“新剧本”，VLA“自救”成功了吗？
2026年具身智能赛道经历‘技术路线大分流’，VLA遭质疑，‘世界模型’和VA路线兴起。具身智能进入‘落地祛魅’阶段，厂商开始‘路线混搭’，VLA和世界模型都在进化，行业探索新架构，具身智能无完整技术路线图。
小米万亿模型全面开源：MIT 协议、1M 上下文，但还是打不过 DeepSeek
小米开源 MiMo-V2.5 和 MiMo-V2.5-Pro 两款模型，采用 MIT 协议，适合商业应用。在基准测试中表现出色，有竞争力价格和限时优惠。但与 DeepSeek 比，架构创新偏工程化，也有推理表现不足等问题。
AIAA J | 西工大翟凯宇、李楠等：膨胀拐角影响下入射激波/边界层干扰的标度律分析
高超声速进气道肩部区域的激波 - 膨胀波 - 边界层干扰影响大，传统标度律有误差。本研究结合实验与理论，研究膨胀拐角影响下的入射激波/边界层干扰，提出改进标度律，还构建混合监测框架实现准确预测。
英伟达龙虾模型开源，12B激活登上成功率全球第四
英伟达发布专为龙虾打造的开源模型Nemotron 3 Super，总参数120B，激活参数12B，在龙虾模型基准PinchBench上成功率全球第四。该模型结合Mamba与Transformer架构，引入多项创新技术，还开源了模型权重、数据集等。