「图像计算」共找到 1111 篇相关文章
The Batch: 920 | Nano Banana 2 在性能/价格比方面实现提升
Google发布Nano Banana 2（正式名称Gemini 3.1 Flash Image），是图像生成系统。它速度快约4倍、成本减半，支持多功能，在多个排行榜中位列前三，以低价接近文字 - 图片排行榜领先位置。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
昇腾MindSpeed：分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上，华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化，提升训练效率，还介绍业界加速库及MindSpeed架构，阐述多种优化策略。
蚂蚁多模态统一框架Ming-Omni：能看懂世界、会说话、还能画画
文章介绍蚂蚁多模态统一框架Ming - Omni，它可统一处理图像、文本等多模态数据。该框架解决了多模态训练中模态表示差异、收敛速度不一致等问题，采用分阶段预训练，能用于图像、音频生成及多模态交互。
「香蕉革命」首揭秘！谷歌疯狂工程师死磕文字渲染，竟意外炼出最强模型
谷歌最新图像模型nano banana横空出世，能融合图片、理解地理等结构，实现多轮创作。它凭借Gemini知识与交错生成技术，重塑AI图像生成边界。谷歌团队揭秘其技术，还谈及未来发展方向。
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
开发者用Claude写代码证实谷歌DeepMind的AlphaEvolve求解矩阵乘法的突破为真，它将4×4复数矩阵计算次数从49次减到48次。小哥测试代码各项指标与论文报告一致，还上传到GitHub。
对话上交大程远：AI的终局不在云端，而在“感算一体”的物理世界
文章围绕端侧 AI 展开，以上海交通大学程远研究为例，探讨其技术方向“感算一体”，还提及 Agentic AI 热潮，对比其与大模型热区别，阐述端侧与云端关系，及光计算等底层硬件创新对智能设备的影响。
英伟达Vera Rubin首秀，DeepSeek V4 Pro 跑出30倍Agent吞吐
NVIDIA公布基于真实芯片的Vera Rubin性能测试结果，在针对Agent工作负载的测试中优势明显。SpaceXAI将部署其CPU，探索轨道计算。这显示未来AI竞争关键是支撑Agent的计算基础设施。
下一代超算，GPU得配QPU：老黄要把量子计算机和GPU「焊」在一起了
在VivaTech 2025会上，黄仁勋发布面向量子计算的革命性平台CUDA - Q。回顾英伟达CUDA - X套件及关键库，强调量子计算“拐点”，描绘QPU与GPU协同蓝图，宣布算法堆栈在Grace Blackwell 200加速。