「端到端加速」共找到 2803 篇相关文章
混元3D开源端到端全景深度估计器，代码+精选全景数据已上线，在线可玩
全景深度估计在3D视觉领域日益受关注，但因全景数据稀缺、球面畸变问题，以往方法零样本泛化和效率不佳。腾讯混元3D团队提出DA²，通过数据扩充引擎和SphereViT架构，提升性能，展现SOTA表现。
从数据到决策：AI 驱动的 Quick BI 架构设计与实践
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧，介绍阿里云 Quick BI 从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的进化，解析领域大模型与 BI 引擎协同设计等技术权衡，为行业提供可复用技术范式。
Replit ARR 突破 1 亿美金，1000 万到 1 亿只用了6 个月
Replit 从在线编程工具起步，借助 AI 能力实现增长。近期宣布 ARR 突破 1 亿美金，从 1000 万到 1 亿仅用 6 个月。它起源于降低编程门槛的愿景，早期营收不佳，2024 年转型后靠 Agent 产品爆发。
任务自适应 Harness：从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地，后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为，用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness，探讨多Agent协作记忆。
英伟达、港大等发布创新KV缓存，实现扩散模型无训练加速
多数开源扩散语言模型推理效率不如自回归模型，英伟达、港大、麻省理工研究人员联合提出Fast - dLLM。它用近似KV缓存机制减少冗余计算，还提出基于置信度的平行解码策略，测试显示能加速且保持生成质量。
奥特曼马斯克豪言：我们已进入奇点！AGI加速窗口已至
新智元报道，奥特曼和马斯克都认为奇点已至，当下处于AGI加速窗口。OpenAI曾靠资源猛追让Codex逆袭。但AI发展也引发担忧，如人类能否保持理智、安全对齐进展不明等。
五倍推理加速，激发自回归潜能，苹果新工作让LLM预测未来
近年来自回归训练方法成语言模型主流范式，但推理阶段计算开销大。苹果研究人员开发框架，让预训练自回归大模型多 token 预测，代码和数学任务推理加速达 5.35 倍，一般任务约 2.5 倍。
Anthropic CEO：1 到 5 年内，50% 的白领岗位将被 AI 取代
Anthropic CEO Dario Amodei 在采访中直言，1 到 5 年内金融、咨询等领域大量基层白领岗位将被 AI 取代。他认为 AI 进步快，虽有潜力治病供能，但也会致岗位消失，还提出教育和政府介入应对之策。
告别卡脖子，华为黑科技破局！昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大，推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架，结合算法创新与国产昇腾平台，通过跨层注意力剪枝等技术，解决剪枝后模型失稳问题，实现高压缩率、推理加速与高精度。
飞猪搭建系统演进：从人工运营到多Agent协同搭投生产
飞猪移动端页面搭建体系从初代寄生于阿里集团平台，发展成“搭投”体系。但传统人工选搭投模式待优化，为此启动AI智能搭投升级专项，构建新范式，还介绍产品结构、技术实现及后续规划。