「底层架构创新」共找到 2750 篇相关文章
Tilelang-1: Introduction
文章围绕TileLang展开,指出高层框架抽象层次高,难以满足算法创新和精细控制需求。TileLang将数据流与调度解耦,在易用性和性能间取得平衡。通过实例展示其语法和编译流程,实验表明它在多任务上超越现有方法。
跨芯片统一优化,DLCompiler与DLBlas驱动算子极致表现
9月10日,上海AI实验室DeepLink团队开源DLCompiler和DLBlas。前者是扩展Triton的深度学习编译器,后者是面向大模型的高性能算子库。它们有跨架构DSL扩展等亮点,在多芯片上实现性能优化,还解决了DSA芯片优化难题。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
真·罗永浩直播干不过假·罗永浩?网友:不是老罗在演AI吧?
今年618,罗永浩数字人百度电商直播成绩斐然,带货单量超5月罗永浩真人首秀同期。它由百度慧播星打造,实现四大突破。其底层是多模协同数字人技术。数字人技术门槛降低,中小商家用它订单量猛涨。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」,打通科学发现新路径!上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客(InternThinker),它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境,还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’,背后有通专融合底层技术突破。
打破日韩技术垄断,看国产高端MLCC如何赋能AI机器人
随着数智浪潮到来,AI 赋能的机器人革命正揭开产业变革帷幕。MLCC 作为核心被动电子元器件,已渗透至现代机器人架构中六大关键模块。不同类型机器人对 MLCC 性能要求不同,微容科技构建差异化产品矩阵,打破日韩技术垄断。
细节直逼亚毫米级!港科广分层建模突破3D人体生成|CVPR 2025
港科广团队提出MultiGO创新方案,借助分层建模思路突破3D人体生成难题。该方案通过三级几何学习框架提升重建质量,在多个测试集上性能领先,且在多领域有应用优势,研究成果入选CVPR 2025,项目代码将开源。
独家对话希捷科技Jason Feist:AI时代,企业正在“删除删除键”|甲子光年
本文是「甲子光年」对希捷科技云存储业务高级副总裁杰森·费斯特的独家对话。费斯特指出,AI 基础设施正从计算、内存转向存储,企业倾向长期保存数据,高容量硬盘重要性凸显。他还探讨了存储系统变化、技术创新等问题。
对话蚂蚁吴伟:训推一体池化调度,如何把GPU用到极限
AICon大会前,与蚂蚁集团吴伟深度对话,探讨GPU资源调度解法。他指出CPU和GPU有结构性差异,只在推理或训练内优化有资源闲置,国产卡缺全链路生态,软件优化有天花板。还分享架构思路、算法及落地效果等。
特斯拉OpenAI数据路线遇挫!8千平具身「兵工厂」+ego众包狂飙
2024年特斯拉和OpenAI在机器人数据采集上路线不同,前者重资产高精度,后者低成本众包。当前数据采集方式各有优劣,难以兼顾质量与成本。数据堂提出分层采集架构,通过场内工厂化和场外众包化双轮驱动解决难题。