「通信计算重叠」共找到 779 篇相关文章
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
d-Matrix用3D堆叠技术终结"内存墙"，AI推理迎来光速时代
2025年9月Hot Chips上，d - Matrix展示3D堆叠数字内存计算技术，直击AI“内存墙”难题。其产品Corsair带宽强大，新Pavehawk架构更有性能跃升，为AI推理开辟新赛道，虽面临挑战但前景可期。
一文彻底看懂6G！
文章深度解读6G，介绍其定义、与5G差异、网络指标、发展进展等。指出6G是新一代移动通信标准，速率更快，有革命性跃迁，预计2029年发布首个商用标准版本，2030年左右商用。
AI下半场的「Game Changer」，直让老外惊呼「Amazing」
海外社交媒体热议中国电信的智传网（AI Flow）技术，它是人工智能与通信网络交叉领域关键技术，可实现智能传递和涌现。该技术由李学龙教授团队打造，其报告受关注，能破AI普及困局。
HBM Roadmap和HBM4的关键特性
文章介绍 KAIST TERALAB 公布的 HBM 技术，涵盖 HBM 路线图和 HBM4 特性。HBM 路线图展示从容量升级到计算存储融合的进化，HBM4 在电气规格、封装冷却、架构等方面有突破，AI 工具也用于研发。
一文看懂英伟达的产品体系和命名规则
文章由小枣君撰写，详细梳理英伟达产品体系和命名规则，涵盖算力芯片、超级芯片、超级计算机平台等，介绍各层级产品特性，还提及通信技术、开发框架CUDA，助读者清晰了解英伟达产品。
前端同事看走眼了，这个“游戏网页”其实全是AI写的!
Kimi K2.5上新，集视觉理解、代码生成等能力于一体，提供四种使用模式，其中Agent集群模式提效显著。实测显示其网页生成、动效理解能力出色，下一代K3模型或用新架构KDA降低计算成本。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
从后训练回到预训练，LLM+RL 的潜力兑现有有机会走更远吗？
RL与LLM结合是重要技术方向，应用从后训练延伸至预训练。虽看似为LLM+RL带来希望，但RL本身有局限。微软等提出的RPT有潜力，不过训练语料等未广泛验证，且需大量计算资源。
无需人类插手！AI战队自主进化，人类玩家瑟瑟发抖
论文《Agents of Change: Self - Evolving LLM Agents for Strategic Planning》以桌游《卡坦岛》为“考场”测试AI战略能力。研究团队设计四代AI特工，实验显示能自我进化的AI完爆静态AI，不过也存在计算成本高、依赖基础模型等问题。