「GPU性能分析」共找到 3214 篇相关文章
揭示隐藏联系：RLHF/DPO即对比学习！
大型语言模型输出符合人类价值观是挑战，主流技术RLHF复杂、昂贵且不稳定，DPO简化流程但有训练崩溃问题。论文揭示RLHF/DPO即对比学习，提出MIO算法解决DPO崩溃，实验验证其性能优势。
ICCV2025 | 多视图生成新范式-利用自回归模型探索多视图生成
本文介绍自回归生成多视图图像方法 MVAR，能从先前视图提取引导信息增强一致性，拉近与基于扩散方法的图像质量差距。解决了多模态条件控制和数据有限问题，展示出强指令遵从与多视角一致性。
为什么 AI 搞不定体力活——对话清华大学刘嘉：这才是生物智能最难攻克的“万里长征” | 万有引力
本文是对清华大学刘嘉教授的访谈。他回顾 AI 研究经历，谈 AI 寒冬、研究错误及第一性原理，还分析学术界与工业界差异、AI 现状与挑战，指出大模型缺创造力，人应与 AI 共进化。
AI 编程如何在团队中真正落地？
文章围绕AI编程工具Cursor在团队落地展开。分析推广难题，如使用意愿和能力问题，提出研发流程规范、结构化语言表达和应用级特化解决方案，还给出通用Rules和prompt示例，助力Cursor高效落地。
【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling
文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突，它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例，对比有冲突、填充、swizzling三种实现，还分析了swizzling和填充优缺点。
砍掉70%内存！陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈
大型语言模型处理长文本时，KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺，推出分块驱逐与PruLong训练技术，在128K长文本任务中最高降低70%内存，性能损失仅10%。
火山引擎，「出击」Agent
2025 年年中大模型竞争进入下半场，Agent 成焦点。文章分析其 2B 与 2C 落地困境，介绍火山引擎新开发范式，如 TRAE、豆包大模型 1.6、PromptPilot 等，助企业解决 B 端落地难题。
从browser-use 出发，品 Agent 实现
本文作者以学习总结视角，从browser - use出发解析Agent实现。介绍LLM不同阶段，阐述Agent记忆、规划、工具等要素，通过对话演示和源码分析展示运行机制，还探讨MCP集成和Coze space应用模式。
让AI自己设计芯片！中国科学院发布「启蒙」，芯片全流程自动设计
近日，中科院计算所联合软件所推出「启蒙」系统，基于AI实现处理器芯片软硬件全流程自动设计，达到或部分超越人类专家水平。该系统在多方面表现出色，如设计的CPU达ARM Cortex A53性能等。
开源黑科技！向量数据库，居然要被 MP4 给干掉了！
GitHub开源项目Memvid，能用MP4视频文件替代昂贵的向量数据库，检索达亚秒级。它把文本编码成视频，用配套JSON索引记录位置，结合sentence-transformers和FAISS实现语义搜索，存储和检索性能出色。