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CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译
本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。
大模型化身苏格拉底:通过主动提问挖掘人机协作的深度
微软与南加州大学联合团队研究揭示激发大模型主动提问能力新范式。通过定义主动信息收集任务、提出强化微调策略,经实验验证该方法有效,使模型在多领域表现出色,重新定义大模型角色。
SIGIR 2025 | 视频检索新范式!北邮、北大等联合提出AV-NAS:首个音视频哈希搜索架构,让Mamba与Transformer自动“组队”
北邮、北大等团队提出 AV-NAS,在多模态视频哈希领域引入 NAS,构建含 Transformer 与 Mamba 的统一搜索空间。该方法能自动发现最优跨模态融合机制,揭示音频时序建模中“CNN + FFN”结构更优,代码已开源。
卡帕西推荐的AI Coding指南:3招教你效率翻倍
大神卡帕西和OpenAI总裁转发推荐的AI Coding指南,由Peter Steinberger撰写。指南给出三大关键策略,即按任务类型选对模型、重构工作流、做好人机分工,还分享实用小技巧。
企业级Agent「登月」时刻!1人1周搞定高可用系统,只花5元
12月16日,无问芯穹智能体服务平台发布,为企业提供全链路陪伴式落地服务。它有能力模板和托管服务,能解决企业智能体落地困境,如提升效果、保障稳定、控制成本等,已在多行业验证价值。
Andrej Karpathy:做个好人,未来的 LLM 正在看着你
Andrej Karpathy 12 月 10 号写 blog,用现在视角为十年前 Hacker News 帖子自动打分,开源代码。他近期多篇文章探讨 LLM 相关,如可验证性、智能空间对比等,还启动 Eureka Labs。他认为未来 LLM 会审视当下行为。
全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。
斯坦福人均≈0.1张GPU!学术界算力遭「屠杀」,LeCun急了
学术界GPU荒严重,美国顶尖大学人均GPU少,与大厂差距大。如斯坦福人均0.14张,而微软等大厂数据中心算力惊人。这导致人才流向工业界,学术验证能力弱,但部分高校有改善措施。
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
Agentic 应用时代,Dify 全链路可观测最佳实践
文章讲述 Dify 平台在 Agentic 应用开发的可观测性挑战,从开发者与运维方视角分析现状、局限与改进方向。云监控推出全景可观测方案,还介绍各组件监控接入步骤及实践指南,最后提及 Qwen - Image 生图优势。