「网络性能」共找到 2180 篇相关文章
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。
故障率降低100倍，微软突破性技术破解AI算力浪费大难题
在AI数据中心，网络链路高故障率制约算力释放。微软在“ACM SIGCOMM 2025”大会公布MOSAIC技术，将链路故障率降100倍，实现50米长距传输、最高68%功耗降低，为大规模AI集群提供支撑。
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。
Scaling Laws起源于1993年？OpenAI总裁：深度学习的根本已揭秘
人工智能扩展定律（Scaling Laws）把模型性能和资源投入联系，是构建大模型的参考标尺。其起源说法不一，康奈尔博士生将其推至1993年贝尔实验室论文，OpenAI总裁称它揭示深度学习根本。
Nano-Banana 核心团队分享：文字渲染能力才是图像模型的关键指标
谷歌新发布的图像生成与编辑模型Gemini 2.5 Flash Image（Nano - Banana）热度超Grok视频生成。文章通过团队访谈，介绍其图像创作新方式、文字渲染代理指标、交错生成能力等，还对比了与Imagen差异，展望AI终极形态。