「FP8混合精度训练」共找到 464 篇相关文章
扎克伯格的豪赌初见成效?Meta新方法让LLM长上下文处理提速30倍
Meta Superintelligence Labs提出REFRAG高效解码框架,解决LLM长上下文输入效率瓶颈。它通过四步流程优化解码,让首个token生成时间加速达30.8倍,扩展上下文,且精度不降反升,不过价值待实际检验。
基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型
DSU-Net是基于DINOv2和SAM2改进的U-Net模型,通过多尺度跨模型特征协作和轻量级适配器模块,解决现有图像分割模型在特定下游任务表现不足问题,提升分割精度,降低训练成本。
MSSP | 西北工业大学马启悦,高传强等:融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识
本文提出融合激波位置的跨声速抖振气动载荷辨识方法,从时序流场提取激波特征,用稀疏辨识构建参数化代数方程,增强预测精度与泛化能力,为准确预测跨声速气动载荷提供新思路。
人形机器人控制新突破!敏捷稳定两不误,一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞|港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架,首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略,解决数据限制和优化目标冲突问题。
DeepSeek-V3.1 发布,官方划重点:Agent、Agent、Agent!
2025年8月21日,DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构,支持双模式,网页端、App、API均升级,上下文拓展至128K。其智能体能力增强,思考与输出效率提升,还具备API新特性,模型已开源,价格也将调整。
3000块钱,这支中国团队把ChatGPT成功的“秘密”用在了机器人训练上
国内穹明智能团队推出千元级手持采集系统 UMI ver.2 并开源。该系统精度达毫米级、能双臂协同,成本低、部署快。团队认为数据是关键,还计划搭建机器人数据 infra,预计新模型范式很快出现。
你花80%精力调的AI,效果被 PDF 解析卡死了
做RAG时,花80%精力优化embedding和检索,效果上限却被PDF解析卡死。OpenDataLoader PDF靠不同架构在基准测试获第一,采用混合架构,还做了三件其他解析器不做的事,思路值得学习。
谷歌新论文把内存股价干崩了!KV cache压缩6倍,“谷歌的DeepSeek时刻”
谷歌研究院推出TurboQuant压缩算法,可将AI推理中最吃内存的KV cache压缩至少6倍且精度零损失,还能8倍加速计算。虽引发存储芯片巨头股价下跌,但目前只是实验室成果,仅解决推理阶段内存问题。
VLA 推理新范式!一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速!
近年来,VLA模型成机器人领域重要研究方向,但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略,在多基线模型上实现超4倍推理加速,实验验证其高效通用。
Midjourney新副业曝光:50万个传感器藏进浴池,60秒生成你的3D身体地图
搞AI绘画的Midjourney官宣将在旧金山开Spa馆,背后是进军医疗硬件的新项目Midjourney Medical。其用Midjourney Scanner做全身超声波扫描,能快速生成高精度3D身体地图,还规划了落地路径和长期扩张目标。