「算法大赛」共找到 628 篇相关文章
注意力机制大变革?Bengio团队找到了一种超越Transformer的硬件对齐方案
Transformer虽改变世界但不完美,线性递归等新方法理论有优势,实际在GPU表现不佳。Bengio团队提出硬件对齐算法框架,用滑动窗口循环和B2P算法,实验显示有速度与质量双重突破。
600万奖池尘埃落定,有人靠DeepSeek网页版拿下冠军
TAAC × KDD Cup 2026大赛落幕,600万奖池揭晓归属。大赛吸引52国13913名选手,竞争激烈。冠军团队分别用DeepSeek网页版等工具,在赛题“统一建模”难题上各展方案,其成果或助广告外的LLM研究。
拓宽百年奥运「赛场边界」,阿里云AI让人人皆可上场
阿里云作为2026年米兰冬奥会官方云服务合作伙伴,联合发起全球AIGC大赛,用万相大模型生成冬奥视频参赛。万相Wan2.6性能出色,在画质、叙事等方面表现成熟,让普通人也能在奥运体验中当主角。
公众号正在头条化
2025年超60%公众号运营者发现,粉丝被算法收归平台。从2020年起,订阅号改成信息流展示,推荐流量占比最高达90%。这对小号是机遇,但也带来内容陷阱等问题,还重塑用户认知,平台也面临商业和生态的博弈。
MIT新研究:大模型加噪声就能替代GRPO/PPO调参
MIT新论文提出,预训练模型周围存在大量“专家模型”,只需添加高斯噪声并集成,性能就能比肩甚至超越GRPO/PPO等调参算法。由此启发了RandOpt算法,经测试准确率不错,但也有依赖预训练等缺点。
谷歌一篇论文引爆存储芯片崩盘!AI内存需求暴降6倍,推理狂飙8倍
谷歌发布TurboQuant算法,将缓存压到3 - bit,内存占用降为1/6,推理速度提升8倍。该算法冲击存储巨头,引发股价下跌,虽目前未改变采购量,但改写推理成本,且从论文到落地的路在缩短。
YOLOv8-SST:水面小目标检测极致改进,降低漏检
浙江水利水电学院董慧贞团队提出YOLOv8 - SST算法,针对水面小目标检测的噪声干扰、定位不准、泛化能力弱三大痛点分别改进。经实验,该算法提升了检测精度,推理速度也能满足实时需求,还给出了实战代码。
人脑细胞做成芯片打Doom!20万活体神经元自己探路杀敌,学习效率碾压深度强化学习
20万人类脑细胞组成“脑PU”学会玩《毁灭战士》,代码已开源。研究将活体神经元与三大强化学习算法对比,发现生物培养物学习效率全面超越算法。实验运行在Cortical Labs的CL1生物计算机上,团队邀开发者探索更多可能。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。
AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位
在 2025 年 QCon 全球软件开发大会(北京站)上,阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置:从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战,给出算法选型与设计思路,还提及后续平台建设规划。