「内存压缩」共找到 421 篇相关文章
H100去哪儿了？
X 用户疑问引发关注，H100 供应下降成算力危机。超大规模云厂商和前沿实验室提前锁定产能，核心短缺在于内存与封装工艺。算力危机冲击 AI 生态，产业界有应对方法，但短缺问题短期内难解决。
自媒体误读了 DeepSeek-OCR：一图胜千言
近期，DeepSeek-OCR引发关注，但很多媒体误读其为OCR工具，实际是视觉语言模型。它是为大文档等场景优化的视觉压缩与识别系统，架构新颖，训练讲究，效果出色，为行业带来新思路。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
DeepSeek开源的不仅仅是个新OCR模型。。。
DeepSeek开源3B参数的新OCR模型，重新思考AI处理长文本方式，用视觉token压缩文本信息。核心组件有DeepEncoder和DeepSeek3B - MoE解码器，实验效果好，成本降低，还解决了一些算法和工程问题。
AI虚拟细胞是什么？一篇报告说清楚
本文是《麻省理工科技评论》中国发布的AI虚拟细胞（AIVC）调研报告介绍，梳理AIVC的技术框架、产业生态、发展趋势与应用前景，指出AIVC有望革新药物研发流程，压缩研发成本与周期。
Model S/X停产，这次真是资本做局
特斯拉全年财报不佳，马斯克宣布标杆车型Model S/X二季度末停产，产线改造成Optimus机器人工厂。这既因马斯克想压缩成本推廉价车，也因资本市场更看重其AI业务。
字节发现 DeepSeek 的周期性弱点，我们实测了 V4.1，结果不太一样
本文报道字节Seed团队发现DeepSeek V4基础模型因分块KV压缩存在周期性相位敏感性弱点，作者复刻实验实测现役DeepSeek V4.1-Flash，讨论了长上下文评测的盲区，新版本弱点已明显减轻。
舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
Langchain 、 Manus 组了一个研讨会：Agent越智能，死得越快！
Langchain工程师Lance Martin和Manus创始人Peak季逸超研讨Agent，指出Agent越智能死得越快，原因是疯狂调用工具致上下文过大。还介绍解决方案，如压缩与总结不同，Manus做减法架构更优。
OOM排查之路：一次曲折的线上故障复盘
文章复盘了整合Paimon数据湖与RocksDB的系统三次OOM故障排查过程，分享曲折经历，介绍MAT、NMT等排查工具，还给出内存问题排查思路，望为相似技术栈者提供启发。