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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。
OpenAI罕见发论文:我们找到了AI幻觉的罪魁祸首
AI“幻觉”是阻碍完全信任AI的关键障碍,目前无根治良方。OpenAI罕见发论文揭示其根源,指出标准训练和评估程序奖励猜测,应加大对自信错误的惩罚,奖励表达不确定性。
这些大神在Meta的论文看一篇少一篇了
田渊栋团队剖析可验证奖励强化学习(RLVR)训练动态,戳破参数更新稀疏误区,提出三门理论说明其参数更新定位机制,还为RL训练算法设计提供指导,指出SFT时代参数高效微调方法在RLVR中迁移效果差。
刚刚,Anthropic开源Claude挑战黎曼猜想的4篇论文
Anthropic开源未公开版本Claude挑战黎曼猜想的4篇论文。Claude虽未证出猜想,但将零点在临界线上的比例下界从41.6%推到67.2%。整个过程由多智能体自主完成,还建立严格验证体系。
阿里开源自主搜索AI Agent,搜论文、网站资讯无所不能
今天凌晨,阿里开源创新自主搜索AI Agent——WebAgent,具备端到端自主信息检索与多步推理能力。还介绍了WebDancer框架从数据构建到训练优化各阶段,助其完成复杂信息检索任务。
登顶Hugging Face论文热榜,LLM重写数据准备的游戏规则
企业数据团队面临数据准备难题,传统方法依赖人工规则,有诸多局限。上海交通大学等机构研究团队综述指出,LLM正推动数据准备从“规则驱动”向“语义驱动”转变,还给出技术选型、评估基准及工程指南。
StarRocks MCP Server 开源发布:为 AI 应用提供强大分析中枢
过去,开发者让大模型用数据库查询数据需开发插件等,费时费力且难复用。StarRocks MCP Server 提供通用接口,让 LLM 标准化访问 StarRocks,执行 SQL 查询。MCP 规范模型与上下文交互,其核心组件分工明确。
谷歌北大联手学术版Banana爆火,论文图表100%精确生成
谷歌与北大联手推出学术版PaperBanana,能100%精确生成论文图表,美观度和逻辑清晰度超原版。它由5个智能体分工协作,经实验在各维度超越传统基线方法,已在GitHub获上千star。
仅有一位作者的论文,却补上了城市智能的「最后一公里」
郑宇教授用论文提出跨域多模态知识融合框架,在空气质量推断等多场景优势明显,其研究按数据选择等四阶段进行,解决数据难题,推动AI用于城市问题,为跨部门协作提供可能。
从 Prompt 到 Context:基于 1400+ 论文的 Context Engineering 系统综述
本文围绕Context Engineering展开,介绍其定义、与Prompt Engineering区别,从LLM OS视角说明其重要性,指出context处理不当的问题,对其分类及处理管理过程进行探讨,还提及面向LLM Context开发的变化。