「端到端加速」共找到 2877 篇相关文章

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kimi 的RL end2end ON LLM

文章分享Kimi Researcher背后技术思考,采用端到端强化学习打造大模型Agent。对比传统方法,凸显其灵活通用、能力上限高、可扩展优势。还展示其在考试榜单成绩提升及智能“涌现”,介绍多应用场景。

Agent的潜意识
开源动态7

SGLang JIT Kernel 介绍

文章介绍SGLang JIT Kernel,此前开发CUDA Kernel流程繁琐、编译时间长,现基于TVM - FFI探索JIT开发加速迭代。文中梳理其机制、抽象及新增Kernel流程,还给出环境设置、目录结构等内容,并以实例说明开发过程。

GiantPandaLLM
算法论文8

解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换

视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。

机器之心
算法论文8

IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等:AI赋能电磁仿真:物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模

为实现电大尺寸目标快速精确建模,本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法,学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构,编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存,可加速电磁建模与逆向设计。

力学与人工智能
产品应用7

3亿用户的豆包,能做成办公生意吗?|甲子光年

6月24日,豆包专业版上线,三档定价68元到500元,搭配新模型等功能。它从C端聊天产品转向办公工具,但面临用户心智难改、价格较高等问题,其推出也将影响行业格局,加速C端AI产品免费时代终结。

甲子光年
新闻资讯7

2026,最惨一年?Optimus全员拼到死,清华校友跳槽到特斯拉

苹果核心华人AI科学家Yilun Chen转投特斯拉Optimus团队。马斯克透露AI芯片进展,特斯拉AI软件副总裁预警2026年是艰难一年。同时,部分特斯拉核心工程师出走至初创公司,硅谷投资人看好家用消费级机器人。

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新手必看!强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR,最后到训练推理模型

Unsloth团队发布强化学习教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO、GRPO等概念,分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识,还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。

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开源动态9

谷歌开源移动端AI自动化测试神器

本文介绍谷歌最新开源的移动端AI自动化测试工具ARTEMIS,它可将自然语言指令转化为Android自动化操作,支持跨App测试、多模态定位,在AndroidWorld基准评测中取得99%+任务完成率,提供多场景使用方式,可一键快速上手。

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开源动态8

功能强到离谱!开源 3D AI 桌面伴侣来了,可直接部署到B站直播间等平台!

开源项目 Super Agent Party 颠覆对‘桌宠’认知,它是 AI 智能体平台,有知识库、联网等能力,可部署到多平台。具备无缝能力增强等核心功能,提供多种安装选项,应用场景丰富。

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开源动态8

为训推加速!全新FlashQLA注意力算子库开源

自Qwen3-Next发布,GDN成Qwen主力注意力层,随模型规模扩大开销增大。现开源FlashQLA算子库,融合优化GDN Chunked Prefill前反向算子,在NVIDIA Hopper上多场景加速,提升预训练和端侧推理效率。

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