「气动性能」共找到 1946 篇相关文章
NeurIPS 2025 Spotlight | 条件表征学习：一步对齐表征与准则
文章指出传统表征学习处理图片和商品信息时存在局限，针对性有监督训练成本高，多模态大模型使用成本也需考虑。为此提出即插即用的条件表征学习方法 CRL，实验显示其在下游任务表现优异。
让YOLO飞起来：从CPU到GPU的配置指南
文章指出默认安装的YOLO用CPU计算，处理大量图像或实时检测任务效率低。详细介绍将YOLO从CPU模式切换到GPU模式的步骤，对比性能，还给出常见问题解决办法，能显著提升运行效率。
CMU&斯坦福提出Reasoning新范式！自己找“窍门”，教会LLM抽象Reasoning
大型语言模型解决复杂推理问题时效率低，论文提出创新方法，让模型利用“推理抽象”，通过RLAD两玩家强化学习框架训练，在多基准测试提升性能，还分析了其作用、局限与未来方向。
瑞识科技获海外两家激光雷达上市公司VCSEL芯片开发项目
近日，瑞识科技与两家纳斯达克上市激光雷达企业合作，为其新一代产品定制高性能VCSEL芯片。当下激光雷达市场升温，VCSEL替代EEL趋势显著。此次合作彰显“中国芯”实力，将加速激光雷达商用。
对抗协作+原型学习！深北莫FedPall开源，联邦学习破局特征漂移，准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法，结合原型对比与对抗协作学习，在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移，在多个公开数据集表现出色。
腾讯AI Lab首创RL框架Parallel-R1，教大模型学会「并行思维」
腾讯AI Lab等机构研究者首创Parallel - R1框架，通过强化学习让大模型掌握并行思维。它解决了RL训练的冷启动和奖励设计难题，在多数学基准上提升准确率，还揭示模型思维策略变化及并行思维的‘脚手架’作用。
Pogocache：开源缓存软件实现低延迟并支持多传输协议
全新开源缓存软件 Pogocache 近日发布 1.0 正式版，主打低延迟与 CPU 高效能特性，支持多种主流通信协议，宣称比其他开源缓存方案有更高吞吐量和更低延迟。还介绍了其架构、应用场景等。
反转！LeCun刚转发「全球最快开源推理模型」，ETH苏黎世就直接打假
上周，MBZUAI与G42等开源号称「全球最快的开源AI推理模型」K2 - Think，引发广泛关注，图灵奖得主Yann LeCun也转发相关推文。但三天后，ETH苏黎世研究员发文指出该模型存在数据污染、评估方式不合理等问题。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。