「可验证计算」共找到 5067 篇相关文章
实时生成视频!StreamDiT每秒16帧,单卡生成
现有文本生成视频模型多为离线生成,无法满足实时交互需求。加利福尼亚大学与Meta联合提出StreamDiT模型,采用流匹配等方法,蒸馏模型可单卡每秒16帧实时生成512p视频,不过仍有伪影问题。
OCR-Reasoning:揭秘多模态大模型在复杂图文推理中的真实能力
主流OCR评测基准聚焦信息抽取任务,而图文推理任务缺乏系统性评估标准。OCR - Reasoning可系统性评估多模态大模型深度推理能力,还给出多种推理示例,并展示了测评Qwen2.5 - VL - 7B模型的代码。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
DeepSeek发布最新论文,5大杀手锏让大模型训练、推理暴涨
全球著名开源大模型平台DeepSeek在huggingface发布超强开源模型V3的论文,从硬件架构和模型设计双视角探讨高效训练和推理,提出DeepSeek - MoE、多头潜在注意力等创新技术,解决内存、计算效率等难题。
NVIDIA 入局量子基础设施:Ising 模型主打自动校准与实时纠错
NVIDIA宣布推出开源NVIDIA Ising模型,解决量子处理器校准和纠错问题。它含校准和解码两组件,速度和准确性优,可本地部署。与传统方法不同,它是与硬件无关的开源模型层,社区反馈有期待也有疑问。
UIUC清华微软联合提出PlugMem:当Agent记忆告别「经历」,开始存储「经验」
随着大语言模型Agent长期运行,‘记忆该如何设计’成核心问题。UIUC、清华、微软联合提出PlugMem,将记忆拆分为三类,以知识为单位存储,在三类任务中验证其有效性,为Agent长期记忆设计提供新思路。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架,介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈,以 DeepSeek DSA 集成测试,使推理性能大幅提升,目前项目处于开发阶段。
狂揽53.7K Star!这款强大优雅的终端美化神器,进度条、表格、Markdown应有尽有,绝了!
在Python开发中,默认`print`函数输出单调,影响开发体验。开源工具`Rich`可解决此痛点,它由Textualize团队开发,有富文本和精美格式输出功能,自带表格、进度条等功能,在GitHub获53.7K Star。
震撼,世界模型第一次超真实地模拟了真实世界:谷歌Genie 3昨晚抢了OpenAI风头
昨晚谷歌DeepMind宣布Genie世界模型到第3代,能通过单个文本提示词创建交互式、可玩环境。它在多方面优于前代及其他模型,具备构建完整世界能力,但也存在动作空间有限等局限,未来应用值得期待。
从「塑料人」到「有血有肉」:角色动画的物理革命,PhysRig实现更真实、更自然的动画角色变形效果
当前主流绑定技术LBS有体积丢失等问题,影响动画真实感。UIUC与Stability AI联合提出PhysRig框架,用可微分物理模拟实现更真实自然的动画角色变形,还能做动作迁移,未来将开源并封装为插件。