「并行问题解决」共找到 4432 篇相关文章
AMD终于有机会撬动CUDA了吗?
过去AMD GPU虽性能强但难敌英伟达CUDA生态。2024年有机构认为其缩小软件差距概率为0,但如今判断改变,AMD软件团队进步,客户回归,可它仍需解决软件集群稳定性和Helios量产问题。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
AIAAJ | 西工大张巧、张伟伟等:多专家特征融合网络架构预测跨声速抖振气动噪声
为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题,本研究提出多专家特征融合网络架构,以跨声速抖振气动噪声为算例评估,可降低MLP算法MSE,泛化性更好。
"将注意力旋转90°":深入浅出解读 Kimi 最新出圈成果
Kimi论文‘ATTENTION RESIDUALS’引发AI圈热议,马斯克等大佬高度评价。该论文由17岁高中生陈广宇参与,提出‘注意力残差’机制,解决标准残差问题,分全、分块注意力残差,权衡开销与效果。
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。
都在问世界模型怎么落地,PixVerse把答案做成了「好玩」
互动式娱乐市场正在爆发,PixVerse推出实时视频世界模型R2版本。该版本让用户真正和世界交互,解决实时视频世界模型持续scaling问题,从内测case来看玩法丰富,其底层技术也有大幅改进。
如何将 AI 代码采纳率从30%提升到80%?
文章指出AI编码采纳率低,原因在于信息不对称、任务粒度过大等。提出通过规范化文档体系和Issue管理规范解决前两个问题,还介绍了未来扩展方向及多种开发实践技巧,最后分享项目实战效果。
生成式推荐补上关键一环!语义ID首次实现可微分联合优化 | SIGIR'26
生成式推荐依赖语义ID,可现有语义ID常先学好再冻结,与推荐目标不一致。论文DIGER首次将可微分语义索引机制引入生成式推荐框架,让推荐损失参与语义ID学习,还设计策略解决训练问题,实验表现佳。
Office已然成了AI插件,传统软件即将被颠覆
开源项目 OfficeCLI 上线数月获 2.9 万星,可让 AI 读写 Office 文件并自查。它将操作封装成命令行,解决 AI 办公不能交付的问题,还能处理多种实际工作,兼容 Office 365 和 WPS。最后探讨了命令行接管软件的可能性。
豆包 2.1 Pro:属于普通人的代码能力
作者分享用AI写代码的经历,指出豆包2.1 Pro强化Coding Agent端到端交付能力,成本低。还展示用它做的多个案例,如歇后语扭蛋机、文件整理工具等,认为其能解决日常问题,降低Coding门槛。