GPU性能分析」共找到 3176 篇相关文章

开源动态8

世界模型有了开源基座Emu3.5!拿下多模态SOTA,性能超越Nano Banana

北京智源人工智能研究院的悟界·Emu3.5是最新最强的开源原生多模态世界模型,能处理图、文、视频任务,在多项权威基准上性能亮眼,还具备理解长时序等能力,背后有技术创新,且选择开源。

量子位
开源动态7

vLLM Ascend超越MindIE? 昇腾推理Qwen3与DeepSeek R1 Distill性能实测

国内开发者在昇腾NPU上进行大模型推理面临挑战,华为MindIE推理引擎使用门槛高。昇腾联合vLLM社区推出vLLM Ascend插件。本文用GPUStack平台实测其与MindIE性能差异,得出两者在不同场景各有优势的结论。

AI工程化
产品应用8

告别传统 Text-to-SQL:基于 Spring AI Alibaba 的数据分析智能体 DataAgent 深度解析

企业数字化转型中,业务人员受 SQL 语法限制,Text-to-SQL 也有不足。DataAgent 基于 Spring AI Alibaba 生态而生,能输出带图表、逻辑和洞察的报告,还通过多项核心技术解决企业数据决策难题。

阿里云开发者
开源动态8

CapRL:用强化学习突破Image Captioning训练瓶颈,3B模型性能媲美72B

上海人工智能实验室联合团队发布 CapRL,首个将 DeepSeek - R1 强化学习策略用于 Image Captioning。CapRL - 3B 模型在图像描述任务媲美 Qwen2.5 - VL - 72B,已开源,团队持续迭代优化。

OpenMMLab
新闻资讯7

小米小爱同学:资源受限下,实现端侧大模型的高性能推理

InfoQ对话小米小爱同学端侧AI负责人杨永杰,了解其团队在资源受限的端侧设备实现大模型高性能推理的策略。目前端侧大模型商业化落地慢,团队提前布局,自研框架,实现超180 tokens/s推理速度,还分享未来突破方向。

InfoQ
算法论文8

加州理工用AI攻克量子化学60年难题,1块显卡做完7800块的活!

加州理工学院Anima Anandkumar团队8月24日发文,用AI模型将量子化学计算复杂度从立方级压到近线性级。单块GPU就能完成含82500个电子的金属缺陷模拟,而2019年同类计算用了约7800块GPU

新智元
算法论文8

GPU 开始伸手进算法了:摩尔线程要加速 3D 高斯训练 | ECCV 2026

摩尔线程团队论文LiteGS被ECCV 2026接收,旨在加速3DGS训练。它从GPU底层光栅化、数据排列及致密化判断三层改进,进行系统与算法协同设计,开源后成果显著。

AI科技评论
算法论文8

从需求分析到代码生成,LLM都能干点啥?一文读懂291个软工Benchmark!

大语言模型重塑软件工程各环节,但缺乏评估其在该领域表现的系统工具。浙江大学等机构团队首次对291个软件工程Benchmark系统综述,分析现状、痛点并给出改进方向。

新智元
算法论文8

Google | 溯源分析RAG系统错误,提出选择性生成框架,让RAG问答准确率提升10%

Google对RAG系统错误深入分析,引入‘充分上下文’概念,指出幻觉或因上下文不足。构建评估器,提出选择性生成框架,结合多信号决策,实验显示可让RAG问答准确率最高提升10%。

AINLPer
算法论文8

参数量暴降,精度反升!哈工大宾大联手打造点云分析新SOTA

哈工大(深圳)和宾大联合团队推出基于KANs的3D感知解决方案PointKAN,能处理点云数据下游任务。它替代MLP,有更强学习几何特征能力。还提出PointKAN - elite,降参保量。实验表现出色。

量子位