「多模态算法」共找到 1454 篇相关文章
上帝视角！DeepMind提前5天锁定Melissa，强度预报不再靠天
飓风Melissa来临前，DeepMind算法提前5天预言其强度变化。该模型用两类数据训练，能生成多种未来场景，在路径和强度预测上优于传统模型，已被NHC投入实战，但AI不能理解灾难，人类仍需做决策。
甲小姐对话程路：做能源领域的“自动驾驶”｜甲子光年
本文是甲小姐对话新奥能源程路，探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时，AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统，提出“能源领域的自动驾驶”分级概念，还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。
搜索 ≠ 简单匹配！0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下，传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索，覆盖多场景，有开箱即用、性能强等优势，还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
Jeff Dean最新访谈：未来开发者人均50个智能体，写需求成核心技能
谷歌首席AI科学家Jeff Dean在访谈中预言，未来开发者人均管理50个智能体，写需求成核心技能。他还揭秘谷歌帕累托前沿策略，介绍蒸馏技术让小模型接近大模型性能，强调多模态及低延迟价值，给出未来模型发展预测。
对话 Roto：让视频实时可交互、足够个性化，我们要做 AI 时代的 Netflix
Roto定位是全球首个互动开放世界视频平台。创始人David Xu曾就职独角兽企业，涉足多模态生成。团队经多次方向调整，决定大胆探索极致创新。目前产品技术不成熟，但已探索新内容形式，还将在广告实现商业闭环。
LightX2V Ulysses Attention 实现学习笔记
本文记录了LightX2V中Ulysses Attention的实现方式与张量形状推导。在多模态/视频场景，其实现可概括为一种layout变换，还提供`enable_head_parallel`和`use_fp8_comm`选项，效果受运行环境等因素影响。
Nature公开谷歌IMO金牌模型技术细节！核心团队仅10人，一年给AI编出8000万道数学题训练
谷歌DeepMind的IMO金牌模型AlphaProof技术细节公开。团队规模小，核心成员是IMO金牌得主。它把数学证明当游戏，用30亿参数模型和改进树搜索算法。训练难题靠自动形式化解决，赛场用TTRL突破，已开放使用。
AI领域全新热门职业，岗位需求今年已增长逾800%
在AI技术飞速发展当下，「驻场交付工程师」（FDE）成连接实验室与市场关键角色。他们兼具算法能力与业务洞察，深入客户现场将抽象模型转化为可落地解决方案。国外企业纷纷扩充FDE团队，国内也开始有类似趋势。
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开，指出高层框架抽象层次高，难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦，在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程，实验表明它在多任务上超越现有方法。
让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技？— part2
本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分，主要分析symmetric primitives的实现机制，介绍其提供的接口，如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口，还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。