「在离线混部」共找到 8219 篇相关文章
Anthropic承认了!Claude Code木马门被抓包,明天回滚
Anthropic被曝在Claude Code中暗藏隐形代码,从2.1.91版本起,通过隐写术秘密传输信息。Claude Code负责人称是实验,明天回滚。同时,其下一代模型Fable 5或引入实名验证等机制。
今天,Claude入职了!
Anthropic官宣Claude Tag,这是团队协作用Claude的全新方式,像“AI同事”般出现在Slack会话栏,响应主动,完成65%代码编写。它是Claude Code升级版,与前两代AI交互方式不同,Anthropic已离不开它。
一张图生成「能动」的3D资产:VAST+香港大学AniGen把AIGC推向动画、游戏、仿真与具身智能 (SIGGRAPH 2026 TOG)
SIGGRAPH 2026论文AniGen,由VAST和香港大学研究,能从单张图片直接生成带骨架与蒙皮权重的可动画3D资产。它解决了现有方法的不足,在多方面表现出色,对多个领域意义重大。
第六章 Coding优先编的是「过程与约束」,不是「参数」
本章以开面包店类比训练大模型,介绍 AutoResearch 自主实验框架。它将研究生助理工作循环交给 Agent,在固定时间用单一指标判断好坏。仓库获约 64.7K Stars,Karpathy 设计哲学为极简主义与固定约束。
以「图」破局,HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代,大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》,其核心技术集成于MindSpore 2.8,能提升超节点异构资源协同效率,已在多项目落地。
效果、性能双突破,快手OneSug端到端生成式框架入选AAAI 2026
查询推荐是电商搜索关键功能,传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架,统一多阶段,提升效果与效率,成果入选AAAI 2026,已在快手电商全量推广,显著提升多项指标。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
罗福莉C位亮相小米,离职DeepSeek后首次官宣
罗福莉今日官宣加入小米任MiMo团队负责人。此前就有她被雷军高薪挖到小米的传闻。她学术成果出色,曾在阿里达摩院、DeepSeek工作。小米MiMo剑指空间智能,与雷军的人、车、家全生态适配。
刷新SOTA高出19.05分!英伟达开源OmniVinci全模态理解模型,只用1/6的数据,实现全方位超越
英伟达研究团队发布OmniVinci研究,该全模态理解大语言模型用六分之一训练数据,在全模态理解基准测试成绩超现有顶尖模型19.05分。它靠创新架构和数据策略实现效率与性能双突破。
如何为 GPU 提供充足存储:AI 训练中的存储性能与扩展性
文章通过分析 MLPerf Storage v2.0 测试结果,探讨不同存储系统在大规模 AI 训练中的表现。介绍三类训练负载及新的 Checkpointing 负载,分析共享文件系统类别,给出比较视角,解读各负载测试结果并总结选型要点。