「过程规范」共找到 443 篇相关文章
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（一）——ldmatrix的选择
作者作为CUTLASS CuTe初学者，记录问题分析过程。本文聚焦如何基于TiledMMA及输入矩阵在Shared Memory上的Layout选合适Copy Operation完成拷贝，结合实例讲解ldmatrix指令选择，还给出参考代码。
刚刚，斯坦福宣布发起首个AI 主导学术会议
斯坦福大学James Zou教授宣布Agents4Science 2025会议，这是首个要求AI作主要作者和审稿人的学术会议。会议玩法独特，有三大目标，顾问委员会豪华，引发网友热议，将于2025年10月22日虚拟举行。
开源DeepSeek R1增强版：推理效率快200%，创新AoE架构
德国TNG公司开源DeepSeek R1增强版DeepSeek - TNG - R1T2 - Chimera，基于三大模型混合开发，采用创新AoE架构，推理效率比R1 - 0528快200%，成本大减，在主流测试中性能更好。还介绍了AoE架构构建子模型方法。
AI自我训练？OpenAI研究员Jason Wei泼冷水：它的三大瓶颈你根本想不到
OpenAI研究员Jason Wei认为AI自我完善是未来趋势，但不会‘瞬间爆发’，而是漫长过程。他从三方面阐述，包括自我完善非一蹴而就、不同领域完善难度有差异、科学进步受真实世界实验限制。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
“多模态方法无法实现AGI”
文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
蚂蚁武威：下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开，蚂蚁技术研究院武威提出不同观点，认为长思维链推理未必最优，未来推理模型或更低维稳定，还探讨推理定义、重要性及解法猜想，如结合快慢思考等。
深入原子世界，他在寻找材料失效的原因
文章介绍了美国宾夕法尼亚州立大学副教授杨洋的材料研究。他利用先进电子显微技术，研究材料在极端环境下微观过程，如空位、虫洞腐蚀和短程有序，旨在理解材料失效机制，推动材料设计优化。
Claude设计师被工程师卷到掉队，反手造出百万用户工具
Anthropic产品设计师Nate Parrott复盘Claude Design诞生过程。起初他在工作中被工程师拉开差距，利用业余时间捣鼓出这一工具。它以HTML为突破口，融入品牌系统，从副项目转正，定位前期视觉沟通。