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Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions(MoR),推理速度提高2倍、KV内存减半,首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源,研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
50年僵局打破!MIT最新证明:对于算法少量内存胜过大量时间
MIT理论计算机科学家Ryan Williams最新研究建立数学程序,将任意算法转化为占用空间更少的形式,证明少量计算内存比大量计算时间更有价值,打破计算机科学家近50年认知。
「有望成为Transformer杀手」,谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR,有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算,兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升,降低计算需求,但能否取代Transformer存疑。
关于 AI 编程的最本质提问:Cursor 到底有没有护城河?
文章剖析了Cursor崛起原因、“护城河”及挑战。其“护城河”有产品粘性、高度集成和先发优势,但面临大模型“商品化”和众多模仿者挑战。还给出深化“护城河”建议,最终能否胜出待时间检验。
揭秘 GitHub 11.1k 让你的存储秒变“万能盘”?JuiceFS:最好用的存储系统能为你带来怎样革命性的提升?
云存储成本高、性能差等问题让人烦恼,JuiceFS 可零代码改造,将对象存储升级为高速共享文件系统。它功能丰富、架构有优势,代码示例简单,适用于多场景,相比竞品优势明显。
震撼全网,AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真!开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真,它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致,还上传到GitHub。
对话上交大程远:AI的终局不在云端,而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开,以上海交通大学程远研究为例,探讨其技术方向“感算一体”,还提及 Agentic AI 热潮,对比其与大模型热区别,阐述端侧与云端关系,及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
下一代超算,GPU得配QPU:老黄要把量子计算机和GPU「焊」在一起了
在VivaTech 2025会上,黄仁勋发布面向量子计算的革命性平台CUDA - Q。回顾英伟达CUDA - X套件及关键库,强调量子计算“拐点”,描绘QPU与GPU协同蓝图,宣布算法堆栈在Grace Blackwell 200加速。
揭秘开源Agentic‑Doc真能支撑120 W+ 查询?医疗/金融/法务都在用,确实是有这么 6~~~
LandingAI的Agentic Document Extraction是领先OCR且具视觉结构化能力的Python SDK,可处理复杂文档。它功能丰富,架构合理,支持多格式输出。在多行业有应用,性能提升显著,与同类项目相比优势明显。
快手 AB 场景提速 145 倍,从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
快手 AB 指标生产场景从 Spark 切换到 Doris 提速 145 倍、资源消耗降 72%,刷新 Doris 单机群最大规模。本文介绍选择 Apache Doris 的原因,以及在存储、计算、调度、稳定性等方面的优化,对构建 AB 实验平台有参考价值。