「扩散加速」共找到 820 篇相关文章
AI驱动增长，国产半导体设备加速突围
2025年全球半导体设备市场在AI拉动下增长，销售额预计达1330亿美元。中国市场领跑，国产企业加速突围。AI算力、存储芯片需求及后道封装测试成增长动力，本土企业在多领域取得进展，但也面临挑战。
阿里云发布Qwen Cloud，加速AI出海！
阿里云在新加坡面向海外发布Qwen Cloud、Agent产品MuleRun等一系列产品及更新，实现云基础设施升级。Qwen Cloud是全新AI产品官网，Qwen3.7 - Max位列全球第五，Qoder用户超500万，阿里云基础设施迈入Agentic Cloud。
JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。
CVPR 2026 | 给扩散模型装上「物理引擎」: 北大彭宇新团队提出NS-Diff，使扩散模型学会流体与刚体力学
北大彭宇新团队提出 NS - Diff，将物理约束与强化学习结合，解决视频生成物理失真问题。它通过多模块提升视频物理真实感，实验表明在多数据集上超现有方法，降低物理运动误差。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。
OpenAI 官方博客：用技能（Skills）加速开源项目维护
OpenAI用Codex改变维护OpenAI Agents SDK仓库方式，通过仓库本地技能、`AGENTS.md`文件和GitHub Actions，将工程工作变为可重复工作流，提升开发效率，还介绍了配置、技能架构及使用注意事项。
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
清华万引教授：万倍加速催化剂设计，AI突破DFT瓶颈！
清华大学王笑楠团队提出催化剂设计新基础模型SurFF，发表于Nature Computational Science。它无需昂贵实验或耗时DFT计算，实现对金属间化合物表面暴露与形貌的高效、高精度预测，计算速度提升10⁵倍。
SSM+扩散模型，竟造出一种全新的「视频世界模型」
在AI热词不断涌现的时代，斯坦福大学等机构研究将长上下文、状态空间模型、扩散模型等结合，创造全新「视频世界模型」。它用状态空间模型实现长期记忆，还设置局部注意力机制，训练和推理表现出色。
Lumina-mGPT 2.0：自回归模型华丽复兴，媲美顶尖扩散模型
上海人工智能实验室等团队提出Lumina - mGPT 2.0自回归模型，统一多种图像任务。它采用独立训练架构、统一多任务处理框架和高效推理策略，实验表现优异，后续将优化采样时间并扩展至多模态理解。