「端到端加速」共找到 2803 篇相关文章
视频生成太慢？英伟达、谢赛宁等发布TMD框架，实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低，应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架，将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示，TMD能实现超70倍加速，质量损失小，用户也更偏好其生成的视频。
ACM MM 2025 | 小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD
小红书AIGC团队提出风格迁移加速算法STD。现有一致性模型在风格化任务有缺陷，文章提出从部分噪声状态出发的训练框架STD，设计轨迹状态库减轻计算负担，引入非对称对抗损失增强风格一致性，实验显示其效果优。
从「找视频」到「产视频」：快手RaG推动推荐系统迈向完全生成时代
快手最新论文提出的 Recommendation-as-Generation（RaG），把推荐系统从「在已有视频里找答案」推进到「根据用户兴趣生成答案」，已在快手大规模广告系统中部署，带来广告收入提升。
√N并行+84倍计算加速！英伟达港大全新图像注意力：空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN，通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构，降低计算复杂度至√N量级，在多视觉任务达先进水平，生成16K图像加速超84倍。
不做手机缩小版：AI 健康记录迁到手腕，要跨过哪些工程鸿沟？
文章聚焦HarmonyOS穿戴应用，如「小卡健康」将健康记录入口移到手表，还介绍「开练」「凯格尔运动」应用。阐述了从接口到产品需解决权限、断连等问题，强调要为用户提供合适体验。
Loop Engineering 实战：实现从日志扫描到预发部署的全自主闭环
文章分享 Loop Engineering 实战经验，指出传统维护循环存在看不见、记不住、没闭环问题。介绍了从 Prompt 到 Loop 的四代 AI 工程化范式，阐述 Loop 原理、组件及落地实践，还提及范式迁移和踩坑教训。
无损加速视觉语言模型推理！轻松剪掉视觉冗余Token｜腾讯AI Lab
多图像、长视频让大型视觉语言模型推理成本暴涨，成算力瓶颈。腾讯AI Lab联合CMU提出VScan，通过两阶段视觉token筛选机制，在几乎不损性能的前提下实现推理加速，且已在GitHub开源。
扩散语言模型九倍推理加速！上海交大：KV Cache并非自回归模型的专属技巧
上海交通大学EPIC Lab团队提出免训练推理缓存机制dLLM - Cache，复用特征降低计算量。它即插即用，通用于主流dLLM架构，在多个基准测试中实现数倍推理加速，且不降低生成质量。
传奇黑客首次造出“透明芯片”，从硬件到代码全部公开可验证
8月初第34届Defcon黑客大会，主办方发放美籍华裔黑客黄欣国设计的徽章，核心是开源微控制器Baochip - 1x。该芯片从设计到制造全开放可验证，用红外原位检测，还集成硬件加固手段，安全性能对标商用元件。
4倍无损压缩Diffusion，6倍加速！仅需时间特征维护 | TPAMI'25
扩散模型时间特征对量化敏感，现有量化方法会致其扰动，影响图像质量。港科大等多校团队提出TFMQ - DM框架，优化时间特征相关模块，提升低比特量化性能，实现硬件加速。