「显存压缩」共找到 303 篇相关文章
无Tokenizer时代真要来了？Mamba作者再发颠覆性论文，挑战Transformer
Mamba作者之一Albert Gu参与的论文提出分层网络H - Net，用动态分块取代tokenization。Tokenization虽能压缩序列但有缺点，H - Net在多方面表现出色，或预示无需Tokenizer训练时代到来。
OpenAI推出云端编程智能体Codex，进一步推动软件工程领域变革
OpenAI昨夜发布研究预览版Codex，一款集成在ChatGPT中的高级编码智能助理。它基于codex - 1模型，支持多种编程语言，有深度代码分析等核心功能，还有codex - mini - latest API版本，或重构软件开发行业。
浙大 × 字节 × 港中深最新研究：告别高斯堆砌，终结 3D 冗余｜ECCV 2026
本文解读浙大、字节跳动、香港中文大学（深圳）联合收录于ECCV 2026的PointSplat研究，针对3D高斯溅射的跨视角冗余问题，提出以人为中心的新框架，解决3D表示体积过大问题，适配实时场景。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
西交大提出QQWorld：仅需10行代码，世界模型成功率提升5.33个百分点
2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel，西安交通大学研究团队发现其存在问题，进而提出 QQWorld，用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则，提升了规划成功率，还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。
不用递归自动微分，也能稳定计算高阶 PDE 导数？ Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习
本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》，指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈，Mollifier Layers用解析卷积替代，实验显示其在精度、效率上有优势，也有核选择等局限。
英伟达GPU全系列硬核科普手册：一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册，覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线，讲清区别与用法，还介绍架构演进、命名规则等，助读者秒变选型高手。
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
SGLang 的 DeepSeek-V4.1 Flash Day 0 优化实录：4×B300 上 BS=1 达到 764 tokens/s
本文是SGLang团队的DeepSeek-V4.1 Flash Day 0优化实录，详解了架构适配、KV cache压缩、kernel优化到DSpark适配全流程，公开4×B300 GPU实测吞吐数据，附复现代码与步骤
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。