「前缀和计算」共找到 7284 篇相关文章
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
ACL Fellows 2025名单公布：西湖大学张岳与UIUC季姮入选
国际计算语言学学会（ACL）公布2025年度会士名单，共11位学者入选，其中有2位华人学者，分别是西湖大学张岳和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校季姮，文中还介绍了各位会士的入选理由和个人简介。
联手诺基亚入局6G，老黄要制定全球标准！GTC最新演讲揭秘：「美国科技的未来」就靠这6张王牌
老黄在华盛顿 GTC 大会演讲，英伟达要和诺基亚合作干 6G，重新构筑世界通信系统。演讲涉及 6 大核心，包括利用物理人工智能和数字孪生技术重塑美国工业化等，还介绍了加速计算、AI 变革等多方面内容。
Meta提出Deep Think with Confidence：几乎啥都不用动，就能提升推理的准确性与效率
传统自一致性方法虽能提升推理准确率，但计算开销大、收益递减。Meta AI与UCSD团队提出Deep Think with Confidence（DeepConf），可在不增训练成本和不调超参数下，提升推理准确性与效率，本文对其全面解读。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
无损减少80%激活值内存，提升5倍训练序列长度，仅需两行代码
港中文（深圳）和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法，通过线性分解和分步计算，将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%，在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍，代码已开源。
从 Apple M5 到 DGX Spark ，Local AI 时代的到来还有多久？
近期，黄仁勋将桌面级AI超算DGX Spark交付给马斯克引发热议。同时，Apple Silicon等芯片下放端侧推理能力，本地运行时和端侧模型供给加速成熟。但本地算力等问题仍制约消费终端Local AI大众化落地。
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。