「错误修复」共找到 309 篇相关文章
关于Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti的理解
文章分析Nsight Compute中Compute Workload Analysis反映的Tensor Pipe Uti异常现象。通过实验和推算,发现ncu对L20 GPU上特定指令用错误执行延迟算指标,导致异常,还给出GEMM Kernel性能分析建议。
根治『降智』反骨仔,ChatGPT-5几条实用窍门
ChatGPT-5发布后口碑崩溃,“降智”行为不断,如发布会图表错误、算术题答错、智商测试得分低。不过作者找到增智方法,像修改提示词、让其建立行动规划等,还介绍恢复旧模型及OpenAI后续计划。
一个重要的发布被忽略!Decart发布实时“Sora”,直播/游戏业迎来新变革
Decart推出全球首个实时、无限长度的AI视频模型MirageLSD,基于独创的“实时流扩散”技术。其响应时间低于40毫秒,攻克了“错误累积”和实现实时响应两大难题,还计划拓展应用及升级功能。
UIUC提出隐式监督新范式:无需标注/RM即可全面提升多模态Reasoning的感知能力
大型多模态模型在复杂多模态推理中面临挑战,67%错误源于视觉感知缺陷。为此,UIUC提出PAPO,通过隐式感知损失提升模型感知能力,无需额外标注,在多模态基准上表现优异,还解决了KL黑客问题。
Meta Shuffling的MoE Grouped GEMM kernel benchmark
作者拷贝fbgemm开源的moe grouped gemm kernel,修复小bug后与SGLang的Grouped GEMM Triton Kernel对比,结果显示fbgemm在MoE模型上性能提升显著,可应用到SGLang的ep - moe的grouped gemm kernel中。
Physical Intelligence联创最新访谈:机器人尚未进入可预测的Scaling阶段
2024年末PI实验室测试,机器人表现有惊喜也有“语义上说得通的错误”。联创Levine在访谈中认为,机器人未到可预测Scaling阶段,还在确定规模化技术路径,也谈到数据、泛化、可靠性等问题。
AI批量轰炸苹果bug赏金计划,审核团队已下线
苹果bug赏金计划因AI冲击设冷静期,业余选手用ChatGPT批量找漏洞,让审核团队分身乏术。同时,苹果最强防御系统被AI攻破,不过防御者也能用AI工具,苹果首次在安全修复中致谢AI。
GitHub 推出 MCP 服务器集成,全面扩展机密扫描功能
GitHub宣布MCP Server全面支持机密扫描功能,将其扩展至AI辅助和代理驱动的开发工作流,可让外部工具和AI工作流访问安全洞察、自动化修复。这反映安全工具正从被动检测转向自动化治理。
顶级程序员Andrej Karpathy发文表示已服软!
顶级程序员Andrej Karpathy发文称,从11月到12月其编程工作流剧变,从80%手动+20%AI辅助变为80%AI编程+20%人工修改。他记录用Claude Code编程观察,指出AI有新毛病但提升大,还给出使用技巧等。
豆包背后的“超算大脑”:字节ByteRobust系统跑20多万张GPU,性能刷新SOTA
字节跳动自研的ByteRobust系统登上SOSP 2025,部署于超20万张GPU平台,9600张GPU训练三个月ETTR达97%。该系统应对LLM训练故障,由控制和数据平面构成,能自动发现修复故障,提升训练效率与稳定性。