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TileLang深入详解-第二章-TileLang 核心编程抽象
文章深入解析TileLang核心编程抽象,介绍写kernel的方式,阐述TileLang三层抽象特点及适用场景,展示JIT工作流、接口和执行后端,还提及性能优化、基准测试、正确性校验,最后用GEMM示例对比三层抽象差异并给出使用建议。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
万字长文 | 异构算力技术架构与核心组件解析
文章聚焦异构算力技术架构与核心组件,解析主流AI芯片特点、国产芯片技术路线;介绍高速互联技术、网络拓扑结构及优化方法;阐述大模型存储需求、分布式存储技术及数据预处理与加载技术,为AI计算提供全面方案。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
CVPR史上首次!中国车厂主讲AI大模型,自动驾驶也玩Scaling Law?
世界计算机三大顶会之一CVPR 2025落幕,小鹏汽车作为唯一受邀车企,其世界基座模型负责人发表演讲分享成果。小鹏用强化学习打造‘AI大脑’,还自研‘世界模型’,从云到端全流程优化,展现中国车企在自动驾驶的创新实力。
长文本推理 5 倍提速!面壁MiniCPM4 端侧模型发布,0.5B模型效果秒杀同级
近日,面壁发布 MiniCPM4.0 端侧模型,有 8B、0.5B 两种规模。其在基准测试表现出色,长文本推理提速,缓存锐减,还做了架构创新。此外,面壁有自研推理框架,科学化建模产线,6 月 27 - 28 日 AICon 北京站将探讨 AI 趋势。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
Mini-sglang-01:从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang,详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程,分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略,还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
RLinf上新πRL:在线强化学习微调π0和π0.5
近年来,基于流匹配的VLA模型成机器人领域前沿技术,但训练依赖大量人类演示数据。清华等机构联合推出在线强化学习微调框架πRL,提出两种微调方案,在测试平台验证了有效性,目前代码等已开源。
一句话,性能暴涨49%!马里兰MIT等力作:Prompt才是大模型终极武器
马里兰大学、MIT、斯坦福等机构研究发现,AI性能提升一半靠模型,一半靠提示词。他们让DALL - E 2和DALL - E 3 PK,发现DALL - E 3性能提升中,模型升级贡献51%,提示词优化贡献49%。