「GPU推理」共找到 2382 篇相关文章
解决VLA模型落地难,普通硬件也能跑!全透明全开源的高效VLA模型把推理成本砍掉76%
2026年4月,中山大学与MBZUAI联合推出A₁模型,它是完全开源透明、自适应高效的截断式视觉 - 语言 - 动作模型,能削减推理成本、实现低成本落地,在仿真与真机上表现优异。
Shopee OnePiece:业内首个融合上下文工程、隐式推理和多目标训练策略的生成式搜推建模框架
2025年生成式推荐发展火热,但工业界落地多在序列化建模,替换传统范式遇阻。Shopee傅聪团队联合人大高瓴学院提出OnePiece范式,是业内首个融合多策略的生成式搜推建模框架,含上下文工程、隐式推理和多目标训练策略。
老黄在CES 2026 上预言:将要告别应用软件的预编译时代,未来的应用是 GPU 上实时生成每一个像素
黄仁勋在CES 2026预言,应用将告别预编译时代,在GPU上实时生成像素。他回顾2025年AI关键进展,介绍Agentic AI特点与能力,还谈了其搭建及应用前景,指出未来软件或基于Agent交互。
Token洪流的转向:当AI Agent成为Token消耗的主宰,什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移,AI Agent成Token消耗主宰,大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求,还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势,它获2025年度相关卓越奖。
刚刚,国产GPU赛道又跑出一个 2700 亿估值独角兽!“中国AMD”沐曦股份完成 IPO,开盘大涨超 500%
2025年12月沐曦登陆科创板,股价达679元/股,估值破2700亿。其定位全栈GPU提供商,产品覆盖多领域。2022 - 2024年营收三年复合增长率超4000%,但累计净亏损超30亿。核心团队多来自AMD。
超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试
加拿大滑铁卢大学与TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。
仅保留35% Token,性能反超原模型!快手可灵等用视觉信息引导音频压缩,推理时间直降42%
Omni - LLM计算浪费严重,快手可灵等团队提出OmniSIFT框架。它利用音视频非对称依赖关系,通过时空联合剪枝压缩视频、视觉引导筛选音频Token,大幅减少Token数量,提升性能和推理效率。
马斯克xAI自研推理芯片曝光!代号X1、台积电3纳米工艺、明年就量产
马斯克的xAI被曝自研推理芯片X1,用台积电3纳米工艺,2026年三季度量产。此前xAI就为自研芯片招兵买马,还将在西雅图设办事处。此外,特斯拉也在推进自研推理芯片。
AI 设计9个月就能媲美Blackwell?OpenAI “辣芯”绕开英伟达正面战场,但老黄的GPU大盘不稳了
OpenAI 展示与博通联合打造的定制 AI 芯片 Jalapeño,性能媲美英伟达 Blackwell 或谷歌 TPU。计划年底部署,是多代芯片开发首步。它专为大模型推理设计,设计周期短,成本低,OpenAI 借此扩展全栈能力。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型,扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛,或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文,提出高效解码策略与强化学习训练组合,解决MDLM解码和训练问题,提升推理性能与效率。