「双并行注意力机制」共找到 1187 篇相关文章
华为 | MoE推理「王炸」组合：昇腾原生盘古推理，性能狂飙6-8倍！
华为团队推出昇腾平台原生Pangu Pro MoE 72B模型，经系统级软硬协同等优化，推理性能提升6 - 8倍。还提出分层混合并行等策略，打造融合算子，设计推理算法，在昇腾不同平台展现卓越性能。
地理学的AlphaEvolve？MIT斯坦福让AI自我生长、懂地理、懂世界
MIT和斯坦福学者提出GeoEvolve，把地理知识「嵌入」AI，让其成为能自主改进算法的科研合作者。它有双循环机制和四个核心模块，输入简单，开源为Python包，改进Kriging模型效果显著。
【博客转载】CUDA Kernel Execution Overlap
文章讨论CUDA kernel执行重叠，指出有足够计算资源时可重叠，通过调整`blocks_per_grid`值，观察到不同并行化程度。还提到隐式同步会影响重叠，可启用`per-thread` default Stream 禁用。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
刚刚，马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法：Transformer 接管亿级排序
X 工程团队宣布开源 X 推荐算法，该算法结合网络内外内容，用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法，此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。
最火、最全的Agent记忆综述，NUS、人大、复旦、北大等联合出品
多所顶级学术机构联合发布百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》，为‘Agent Memory’梳理技术路径。提出三角框架，辨析与其他概念差异，还探讨记忆形式、功能、运转机制，展望未来发展方向。
小米MiMo-V2-Flash开源：3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!
2025年12月16日小米开源旗舰大模型MiMo - V2 - Flash，参数3090亿。它有独创‘按需激活’机制，推理成本低。采用MIT协议，价格亲民，构建全栈开源矩阵，在编程、长文本处理等领域表现出色。
GPT-5.2已上线24小时：差评如潮！
OpenAI 十周年推出号称强大的 GPT - 5.2，却差评如潮。它在 SimpleBench 测试结果不佳，回答不稳定，编程和艺术创作效果差，情商低、不通人性，审查和安全拒绝机制也饱受诟病。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
GPU为什么能取代CPU，成为计算领域无可争议的核心？
过去CPU是计算核心，如今GPU凭借并行处理能力崛起。在人工智能、大数据等领域，GPU优势明显，软件支持也推动其普及。未来，GPU将在更多领域发挥作用，还会与CPU融合。