「高性能计算芯片」共找到 2896 篇相关文章
社区供稿丨揭秘端到端文档OCR模型 POINTS-Reader
腾讯开源端到端文档OCR模型POINTS-Reader,论文被EMNLP 2025主会录取。它提出可扩展数据生成方案,具简洁、性能好、高吞吐量等特点,通过两阶段训练方案解决依赖蒸馏数据问题,在多基准测试表现佳。
POF|清华大学张宇飞团队:采用数据驱动湍流模型的三维增升装置模拟
传统RANS方法预测分离流动有挑战,数据驱动湍流模型泛化性能有局限。清华大学张宇飞团队研究其在复杂三维增升装置应用,验证SST - CND模型泛化能力及修正项迁移能力,证明其可用于真实工程流动问题。
没想到,最Open的开源新模型,来自小红书
向来低调的小红书昨日开源首个自研大模型 dots.llm1,它是中等规模的 MoE 模型,在较小激活量下性能良好。其开源力度堪称行业最大,还介绍了数据处理、训练优化等多方面技术细节。
字节最新大模型秘籍:只挑能有推理潜力的数据训练!1.3B模型无需标签自动挑选
字节Seed团队发布AttentionInfluence成果,用1.3B模型给7B模型选数据,无需训练和标签。通过比较基础与弱化模型损失差异评估数据影响,在多基准测试提升模型性能,还能结合分类器全面提升表现。
千问3:开源第一不只是说说!
英伟达新开源的OpenCodeReasoning系列选千问作基础底座。千问3以Apache 2.0发布后,开发者生态更新频繁,衍生模型超10万,下载量破3亿,全球第一。其性能强,正加速开启全栈式AI时代。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan(潘韶武):突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合,提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中,该方法克服了POD和纯AE的局限,在复杂PDE系统预测中表现出色,或可降低大规模计算成本。
AI 视频生成的未来在中国
当地时间3月24日,OpenAI宣布关闭视频生成应用Sora,这是其冲刺IPO前的战略调整。Sora曾是AI视频生成领域明星产品,性能卓越,但因内容生态缺失、商业变现难而关停。中国AI视频生成赛道崛起,应用场景丰富,形成生态壁垒。
8B模型任务击败GPT-5?阶跃星辰开源Deep Think新框架,小模型解锁百万Token测试时计算
阶跃星辰推出并行协同推理框架PaCoRe,让大模型突破上下文窗口和处理速度限制。基于此框架,小模型能解锁百万级Token测试时计算。PaCoRe - 8B在数学基准测试中超越GPT - 5,还具备前沿性能、“综合”能力涌现等优势。
14B打败671B!微软rStar2-Agent在数学推理上超过DeepSeek-R1
如今的大语言模型推理能力关键在于测试时扩展,但长思维链有局限。微软研究团队用主动式强化学习探索,成果 rStar2 - Agent 方法训练出 14B 的 rStar2 - Agent - 14B 模型,性能超 671B 的 DeepSeek - R1。
最新消息:美国批准英伟达H200出口10家中国企业,黄仁勋这趟没白来
路透社消息,美国批准英伟达向10家中国企业出口H200芯片,联想和富士康成分销商。黄仁勋强调中国市场重要,预言2026年技术大爆发。业内分析此次松绑或因商业压力等,对国内AI产业有积极影响。