「并行归约算法」共找到 824 篇相关文章
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
冗长响应缩减80%，DeepSeek GRPO获得颠覆性改进，微软GFPO问世
微软研究员曝出颠覆性强化学习算法 GFPO，能削减推理多余 token 长度达 80%。它基于 DeepSeek 的 GRPO，可同时优化多响应属性，团队还提出自适应难度变体，实验显示 GFPO 在多方面表现出色。
【博客转载】CUDA Kernel Execution Overlap
文章讨论CUDA kernel执行重叠，指出有足够计算资源时可重叠，通过调整`blocks_per_grid`值，观察到不同并行化程度。还提到隐式同步会影响重叠，可启用`per-thread` default Stream 禁用。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
「你是专家」竟成AI幻觉毒药？新论文一巴掌揭穿提示词最大骗局
最新论文证实，「让AI装专家」会可测量、持续地降低模型的准确率。研究发现，Persona Prompting的效果依赖多因素，专家人设提升的多是「对齐感」。为解决问题，研究人员发明PRISM算法。
AI地理学家诞生：麻省理工、斯坦福用多智能体框架重塑地理空间建模，刷新SOTA
麻省理工、慕尼黑工大及斯坦福AI实验室发布GeoEvolve框架，深度融合地理知识与进化算法，实现复杂地理空间模型自动发现与优化。经实验验证，其性能超越以往基准，有望在多领域发挥作用。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。
谷歌创始人罕见反思：低估 Transformer，也低估了 AI 编程的风险，“代码错了，代价更高”
谷歌联合创始人 Sergey Brin 在公开对话反思，低估了 Transformer 和 AI 编程风险。他认为 AI 写代码易出错，更适合创意类工作。还回顾谷歌发展，提及早期研究的自由氛围及后来的决策，指出算法进步比规模扩张快，算力如甜点。
Agent RL 总是训练崩？UCLA 这篇论文给了救命稻草！
这篇解读UCLA和威斯康星大学麦迪逊分校论文《ARLArena: A Unified Framework for Stable Agentic Reinforcement Learning》的文章指出，Agent RL训练易崩溃，原因在于多轮交互任务带来奖励稀疏等问题。论文建“竞技场”，提出SAMPO算法提升稳定性，还给出从业者建议。
超越GPT-5.2和Gemini-3-Pro！商汤多模态搜索、推理模型开源
商汤开源多模态自主推理模型SenseNova - MARS（8B/32B双版本），它通过强化学习整合工具，在多模态搜索与推理测试中超越Gemini - 3 - Pro与GPT - 5.2，还采用创新算法稳定训练，构建新基准评测。