「多GPU性能」共找到 5799 篇相关文章
MetaAI解锁Transformer潜意识,仅额外3%计算开销,性能提升最高55%
Meta FAIR研究员François Fleuret提出《The Free Transformer》,对解码器Transformer扩展。它通过引入随机变量,让模型先计划后执行,用约3%计算开销,在编程等任务上性能提升最高达55%。
1w颗星!多平台 LL M 聊天机器人及开发框架AstrBot!
AstrBot是聊天机器人及开发框架,松耦合、异步,支持多消息平台部署。它功能丰富,支持多种大语言模型,有Agent能力、插件扩展等,还介绍了多种部署方式、平台及提供商支持情况。
沉默的进化:LatentMAS 如何通过“潜意识通信”重塑多智能体协作?
这是对多智能体协作领域突破性研究的深度解读。论文提出LatentMAS框架,让智能体直接交换“思维向量”,实现“机器心灵感应”,在性能、速度和Token消耗上全方位碾压传统文本交互模式。
锁定角色,「多主体」也可控!个性化文生图,给你PS般交互体验
LayerComposer革新个性化图像生成,能让用户如在Photoshop般操控元素位置、大小,解决传统方法交互性与多主体扩展难题。它有分层画布、锁定机制、模型–数据共设计三大特点,实验表现出色,未来将促进人机协同创作。
任务自适应 Harness:从 Trace 到多 Coding Agent 的协作记忆
作者为AI Coding准备的端到端方案未落地,后在Routa项目找到新落点。基于ACP协议的Agent Trace可记录关键行为,用于分析优化。还介绍了Feature Explorer、Kanban Harness及任务自适应Harness,探讨多Agent协作记忆。
GPT-6 Astra发布,多个基准测试接近满分,“欢迎来到AGI时代”?
当地时间9月3日,OpenAI发布GPT-6 Astra,称其为“最智能、最对齐”的模型。它在多测试表现逆天,能力提升显著,还加入新特性。不过价格更高,也带来安全问题。
一篇文章告诉你:国产 GPU 背后的技术和商业路线异同
过去两年,国产 GPU 赛道进入公开财务与审视阶段。文章分析了摩尔线程、沐曦等企业不同技术与商业路线,如摩尔线程走“高启动+快扩张”,沐曦选“厚积薄发+先服务高端算力场景”等。
性能比肩Gemini 3 Pro!昨晚,阿里千问最强模型来了
1月26日深夜,阿里千问旗舰推理模型Qwen3 - Max - Thinking上线,综合性能对标GPT - 5.2与Gemini 3 Pro。它突破传统推理方式,有自适应工具调用能力,助其在企业级AI竞争中领先。
Unsloth-MLX:在Mac上微调LLM,代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户,在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX,基于MLX框架,让Mac用户本地高效微调大模型,改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端,还介绍项目特点、状态等。
Meta超级智能实验室又发论文,模型混一混,性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间,传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup(SoCE),利用基准测试类别构成选最优模型,非均匀加权平均,实验显示其提升了模型效果与稳健性,在排行榜获 SOTA 成绩。