「收敛速度」共找到 711 篇相关文章
突破40年Dijkstra算法瓶颈，清华教授等颠覆教科书！斩获STOC最佳论文
清华大学教授段然提出最短路径新方法，击败经典Dijkstra算法，突破40年排序瓶颈。该算法不依赖排序，运行更快，摘得STOC最佳论文，团队正优化追求更快速度。
这个国产Deep Research 有些「另类」：它不想只授你以鱼，还想授你以渔
文章介绍秘塔AI的Deep Research产品，它有“问题链”展示，研究过程可视化，免费开放。实测中它表现出色，能深度分析问题、给出有价值结论。虽有小瑕疵，但在深度研究赛道领先，让AI思考透明、研究普惠。
DeepSeek推理最高提速6倍！开源研究：加装「思维进度条」，计算量减少30%
特拉维夫大学团队开发新方法，给LLM推理任务装进度条，控制推理深度和速度。提出“思维进度向量”TPV预测推理位置，干预TPV可“超频”“降频”，模型已在GitHub开源。
LLM进入「拖拽时代」！只靠Prompt，几秒定制一个大模型，效率飙升12000倍
新智元报道，NUS、UT Austin等机构研究人员提出「拖拽式大语言模型」（DnD），它基于提示词生成模型参数，无需微调适应任务，效率最高提升12000倍，零样本泛化能力出色。
光场显微飞跃AI时代！清华等首提SeReNet：毫秒级高分辨光场三维重建
SeReNet是物理驱动的自监督三维重建网络，能毫秒级实现高保真、高分辨光场三维重建，摆脱对标签数据依赖。它全链路建模应对复杂干扰，在多实验展现价值，推动生物成像技术发展。
1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
开源 vLLM 可提升 LLM 推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek 工程师俞星凯开源轻量级 Nano - vLLM，代码仅 1200 行，基准测试中吞吐量逼近原版，项目已在 GitHub 获 200 多 Star。
妈妈再也不用担心延迟了！斯坦福手搓Llama超级内核，推理仅需0.00068秒
斯坦福Hazy实验室推出低延迟推理引擎「Megakernel」，将Llama - 1B前向传播融入单一GPU内核，H100上提速1.5倍，B200上每次推理仅0.00068秒，比vLLM快3.5倍。文章分析传统引擎问题并介绍Megakernel设计。
推理快，交付慢：“全球最大AI芯片”Cerebras的商业化考验
本文分析“全球最大AI芯片”厂商Cerebras的商业化现状，结合与OpenAI的合作动态、最新财报数据，拆解其晶圆级推理芯片的技术优势，同时点出其交付、现金流等核心考验，探讨推理芯片赛道的路线选择。
DeepSeek又悄悄更新了？！实测：API突然变强
DeepSeek未发官方公告就悄悄更新模型，网友发现其deepseek-flash接口输出效果明显提升，本文整理了网友的实测对比结果，目前更新版本仍存多种猜测。
微软推出快速决策模型 Microsoft-Decision-1：让AI先做判断，再调用大模型
本文报道微软推出针对AI应用内部高频固定判断任务的快速决策模型Microsoft-Decision-1，介绍了其功能定位、测试表现与适用场景，说明它可配合通用大模型降本提速。