「高效推理框架」共找到 3706 篇相关文章
李飞飞团队新作：DiT不训练直接改架构，模型深度减半，质量还提高了
本文介绍「嫁接」技术，可在小计算预算下编辑预训练 DiTs 探索新架构。不从头训练，替换算子创建混合架构，保持质量同时减少计算量。还通过实验展示该技术在构建高效架构和文生图模型中的效果。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展快，现有检测方法难满足需求。新综述提出‘事实保真度验证’目标，梳理四层检测框架，涵盖底层线索、时空一致性等，强调多层证据耦合与可解释性，还分析评测指标与数据集。
博士学位答辩PPT分享 | 基于神经网络的偏微分方程优化求解方法研究
本文聚焦基于神经网络的偏微分方程优化求解方法，指出传统数值求解范式有局限，物理信息神经网络（PINNs）虽有潜力但面临瓶颈。作者从多方面研究，形成工程流动问题分析框架与改进方法。
2 天斩获 3.5K 标星！GitHub 惊现神器！一个二进制文件把 DeepSeek V4 搬进终端
GitHub上的DeepSeek TUI项目开源两天获3.5K Star，它把DeepSeek V4模型搬进终端成编码智能体，有原生RLM并行推理等亮点，提供多种安装方式、支持多提供商，适合终端开发者。
成立半年连续获数千万融资，智子芯元凭什么卡位国产算力生态？｜甲子光年
智子芯元成立半年获数千万天使轮融资。国产AI算力生态面临适配难题，该公司用“AI+运筹”解决。其核心技术“运筹学x大模型”，自研KernelCAT引擎，实现多场景高效交付，具泛化性。
迎接范式革命：最新、最全的大模型Latent Space综述，NUS、复旦、清华等联合出品
大模型核心计算正从显式空间转向潜在空间，现有文献缺乏统一视角。NUS、复旦等机构的综述《The Latent Space》从五大视角构建框架，阐述潜在空间基础、演进、机制、能力，指出挑战与未来方向。
Artificial Analysis 榜单第二，SkyReels-V4 宣告 AI 视频进入「全栈统一」阶段
昆仑天工的 SkyReels-V4 在 Artificial Analysis 文生视频榜单排第二，ELO 评分 1090。它有「运动参考」能力，能覆盖视频创作全工作流，背后靠统一拼接框架和双流 MMDiT 架构，体现 AI 行业「统一」趋势。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
Thinking Machines 发布又一神作「在线策略蒸馏」 ，LLM后训练效率飙升50-100倍
Mira的THINKING MACHINES开源「在线策略蒸馏」LLM后训练方法，结合两种主流后训练范式优点，提升训练效率50 - 100倍，成本降低9到30倍，可用于数学推理、模型个性化等场景。
李飞飞的创业公司放大招：只要一个 H100 就能跑世界模型
“AI 教母”李飞飞的创业公司 World Labs 推出高效世界模型 RTFM，只需一个 H100 GPU 就能一边和用户交互，一边实时渲染 3D 世界，显著降低硬件成本和部署难度，渲染效果也不俗。