Cognitive Kernel - Pro」共找到 492 篇相关文章

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我用Cursor测了下GPT-5.2,好像并不是那么回事儿~

GPT-5.2发布,奥特曼称其很强。作者用Cursor在真实Coding场景对GPT-5.2和Gemini 3 pro做测试,涉及烟花盛宴、5000篇Paper分析、RAG代码重构,结果显示GPT-5.2在多方面表现欠佳,写代码需慎重。

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华人女学霸AI杀疯!本科最难数赛12题全对,自主证明首次公开

24岁华人女学霸Carina Hong初创打造的AxiomProver,在2025 Putnam数学竞赛拿下满分,其自主生成的Lean证明也公开。该竞赛是北美本科生数学竞赛天花板,人类满分罕见。此外,GPT - 5.2 Pro数学表现也很强,引发“奇点将近”之感。

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谷歌IMO金牌级Gemini 3深夜上线!华人大神挂帅,OpenAI无力反击

谷歌DeepMind推出IMO最强金牌模型Gemini 3 Deep Think,以2.5倍暴力性能碾压GPT - 5.1。它在多项基准测试表现出色,已在Gemini App上线。谷歌还将在新加坡组精英团队,由华人科学家Yi Tay率队。此外,Gemini 3 Pro使网页端市占率创新高。

新智元
算法论文8

AI玩宝可梦找出30年前代码Bug!谷歌论文介绍AI通关全过程,复杂任务都能解

谷歌Gemini 2.5系列技术报告花长篇幅介绍Gemini 2.5 Pro玩《宝可梦蓝》,它通关游戏,展现出创造力与长期规划能力,还发现游戏代码Bug,但也有幻觉、思维定势等问题。Claude 4已加入比赛。

量子位
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西游取经团再出征:小米 Token Plan 能把 Token 价格打下来吗?

4月3日小米发布首款“走字儿”Token Plan计费方案,以Credit换算Token,不同模型换算比例不同,取消使用时间限制。实测MiMo V2 Pro完成任务水平在线,成本约为Lite套餐60%,但Token消耗难预估,其价值取决于任务场景。

AI科技评论
算法论文7

谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路

作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时,发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案,启动多个不同配置Kernel,依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。

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MiniMax深夜开源首个推理模型M1,这次是真的卷到DeepSeek了。

MiniMax深夜开源首个推理模型M1,其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩,但在MRCR(4 - needle)测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型,应用Lightning Attention机制,开源了40K和80K两个版本。

数字生命卡兹克
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PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用

文章介绍 PDL 在 SGLang Kimi K3 中的应用,K3 内核优化接入 PDL 以缩短相邻内核间隙。分析 PDL 原理、在 bs=1 decode 中解决的问题,阐述计算链和通信链上的应用,还提及性能数据和实现问题。

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推荐文章7

【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。

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Andrej Karpathy 盛赞!斯坦福团队新作,让Llama-1B 实现毫秒级推理

斯坦福Hazy Research团队将开源模型Llama - 3.2 - 1B前向推理整合为“Megakernel”,把推理延迟大幅降低,显存带宽利用率显著提升。团队指出当前主流LLM推理系统在小batch、极低延迟场景下低效,提出Megakernel以重构执行方式。

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