「GPU内核生成」共找到 2724 篇相关文章

算法论文8

3D生成告别「穿模」噩梦!VASTx清华将蒙皮权重Token化,统一生成骨骼与权重,GRPO微调形变平滑

3D模型生成容易,让它“动起来”难,传统AI蒙皮算法有局限。SkinTokens研究将蒙皮权重离散化,构建TokenRig框架,引入GRPO算法,提升了AI自动绑定精度和泛化能力,助力3D动画自动生产。

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吴恩达来信:认识新一代生成式AI应用工程师

吴恩达介绍新一代生成式AI应用工程师,指出其需具备利用AI构建模块开发应用、借助AI辅助编程能力,有产品能力是加分项,还分享面试考察内容与问题。

DeeplearningAI
算法论文7

Paper2Video:学术研究论文讲解视频自动生成

学术演示视频制作耗力,Show Lab提出Paper2Video基准数据集和PaperTalker多智能体框架,可从学术论文自动生成演示视频。还引入定制化评价指标,衡量学术演示视频效果。

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新闻资讯8

美国视频生成老炮儿,入局世界模型

Runway发布首个通用世界模型GWM - 1及一系列变体,包括GWM Worlds、GWM Avatars、GWM Robotics,均基于Gen - 4.5构建。还对Gen - 4.5升级,新增原生音频生成、编辑和多镜头编辑功能。

量子位
新闻资讯7

摩尔线程新一代GPU架构10天后发布

2025年12月19 - 20日,摩尔线程首届MUSA开发者大会将在北京举行。大会聚焦国产算力,主论坛将发布新一代GPU架构,还有20+技术专场和1000㎡科技嘉年华,官网已开放报名。

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新闻资讯7

国产GPU第一股IPO获批,募资80亿

证监会官网显示,摩尔线程IPO注册申请已获批准,从6月30日递交招股书,仅用时4个月。此次IPO计划募资80亿用于研发等。公司业务为GPU相关,核心是MUSA架构,已推四代芯片。

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Omni-Effects:首个统一多特效生成框架

Omni-Effects是面向多样化定制视觉特效生成的统一框架,结合纯提示词驱动与空间感知提示,可精确控制特效位置。构建Omni - VFX数据集验证其有效性,在复杂场景有高鲁棒性。

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开源动态8

多模型共享 GPU 内存,Berkeley 开源新工具

GPU内存利用率低是大模型部署痛点,伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具,通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念,按需分配,测试显示能提升效率,安装简单、兼容性好。

AI工程化
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LLM加速利器LMCache,极大降低GPU资源消耗

LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件,能降低首次响应延迟、提升吞吐量,适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储,跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存,节省GPU算力,与vLLM结合优化显著。

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AI自动生成工作流,n8n官方出品

AI自动生成工作流成趋势,n8n官方已支持该功能。新建工作流时点击“Build with AI”,用自然语言告知需求,AI会搜索节点并连接成工作流。目前仅云端版可用,使用需切换到最新测试版。

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