「清华高性能所」共找到 3647 篇相关文章
英伟达护城河被AI攻破,字节清华CUDA Agent,让人人能搓CUDA内核
近日,字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核,性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集,介绍系统管线设计、训练流程,实验结果佳,但有未对比复杂编译器等局限。
缺数据也能拿SOTA?清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL,解决了VLA模型训练的核心瓶颈,在多基准测试中实现SoTA性能。
高管0份!影石年会5套房全归90后;34岁清华学霸28个月造百亿独角兽;DeepSeek“冷漠”争议,春节要燃回来?| Q资讯
本文为AI行业资讯汇总,包含DeepSeek回应“变冷漠”、影石年会送房、34岁清华学霸造百亿独角兽等热点,还涉及字节跳动、谷歌、英伟达等公司动态,以及模型下架、新规发布等消息。
LoRA中到底有多少参数冗余?新研究:砍掉95%都能保持高性能
这篇创新研究介绍了LoRI技术,证明即使大幅减少LoRA的可训练参数,模型性能依然强劲。研究团队在多个任务上测试了LoRI,发现仅训练LoRA参数的5%,LoRI就能匹配或超越其他方法的性能。
清华发布AutoSOTA:一周刷新105个顶会SOTA,推动AI科研回归创新本质
在AI研究中,研究者常为提升1%性能反复调参。清华与中关村学院联合发布AutoSOTA,实现端到端AI科研自动化,一周发现105个性能显著提升的SOTA模型,推动科研回归创新本质。
ICML 2026 开幕,清华团队获最佳论文奖,DeepMind 经典巨作拿下时间检验奖
2026年7月6日,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔开幕,投稿规模与录用总数破纪录。会上,清华黄高团队论文获杰出论文奖,指出扩散语言模型“灵活性陷阱”;还有多篇论文获荣誉提名,另有立场论文、时间检验奖等揭晓。
不用千亿参数也能合成高质量数据!这个开源框架让小模型“组团逆袭”,7B性能直追72B
上海人工智能实验室与中国人民大学提出GRA框架,以“多人协作”理念让小模型分工生成高质量训练数据。实验显示其生成数据质量高,项目已开源。它打破对大模型蒸馏依赖,展现“集体智能”潜力。
名师一定出高徒?清华团队最新揭秘:别再迷信大模型蒸馏的「免费午餐」
当下大模型后训练中,On-Policy Distillation(OPD)成明星技术,业界采用后报告性能提升。但清华团队研究发现,换更强Teacher,Student性能可能无提升甚至倒退。研究揭示蒸馏成败条件,深挖对齐机制,还给出拯救失败蒸馏的方法。
Cloudflare 构建了面向 LLM 的高性能基础设施
Cloudflare发布全新基础设施,可在全球边缘网络运行大型AI大语言模型。它将模型输入处理与输出生成拆分,自研Infire推理引擎,还推出Unweight模型压缩系统,分享提示词缓存优化方案。
突破类脑模型性能瓶颈:校正频率偏置实现性能与能效双突破|NeurIPS 2025
香港科技大学(广州)等团队在NeurIPS 2025论文指出,脉冲神经网络(SNN)性能不佳根源是频率偏置,非二进制激活。团队提出Max - Former架构,校正频率偏置,实现性能与能效双突破,卷积架构也适用。