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CVPR 2026 ReSAM:每个目标只标1个点,SAM就能学会分割遥感图像
CVPR 2026收录论文《ReSAM: Refine, Requery, and Reinforce: Self-Prompting Point-Supervised Segmentation for Remote Sensing Images》,提出让SAM每个目标只标1个点,通过R³循环自己生成高质量伪标签训练。在WHU建筑数据集上,1点标注与全监督差距仅1.3%,省99%标注成本。
GPU-MODE Leaderboards之vector_add histogram 以及一些有趣发现
文章介绍GPU-MODE Leaderboards中vector_add和histogram任务。分析vector_add实现、带宽利用率,rank1代码用cccl,带宽利用率超80%;histogram算子瓶颈在atomic冲突等,rank1也多用cccl,还给出rank2代码,最后提及任务中Hack行为及代码提交方式。
全网爆火的DeepSeek「UE8M0 FP8」,原来英伟达早已支持
NVIDIA PTX ISA文档早有.ue8m0数据类型,UE8M0 fp8并非DeepSeek独创。从PTX 8.0/9.0起,NVIDIA在ISA级别支持.ue8m0,H100、RTX 40系列等都有相关支持,DeepSeek是将其提升到模型层面。
NUS Show Lab 寿政教授:打通自回归与离散扩散,打造下一代具身大模型底座|ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享,团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构,解决多模态理解与生成融合痛点,延伸至具身智能领域,突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。
杀疯了!单卡4090跑通全量微调,面壁1B级多模态性能怪兽硬刚大厂
面壁智能推出MiniCPM-V 4.6,参数约1B,性能和推理效率出色。它在多模态任务综合能力、推理速度上领先竞品,靠ViT架构改造和4倍/16倍混合视觉Token压缩实现创新,有工业验证,对开发者和普通用户意义大。
离职特斯拉“隐身”14个月,杨硕创业终于亮牌:重新定义机器人训练范式
杨硕从特斯拉擎天柱团队离职创业一年多后,妙动科技团队带来新论文《DiT4DiT: Jointly Modeling Video Dynamics and Actions for Generalizable Robot Control》。该团队用视频训练机器人动作,提出DiT4DiT模型,解决VLA模型不懂物理问题,在人形机器人上有新突破。
最强开源机器人大脑!蚂蚁两万小时真机数据开启物理AI缩放定律
蚂蚁集团开源具身智能基座模型LingBot-VLA,用两万小时真机数据证明机器人学习有缩放定律且未达瓶颈。该模型优势显著,在多平台表现出色,团队还从数据、架构、工程等方面进行优化,并开源代码等加速行业探索。
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。
“光靠人盯不住了”!拆解上万张晶圆,这家公司靠AI将芯片良率提升数个百分点
喆塔科技创始人赵文政称国内跑通AI的半导体工厂少,工业AI尚处发展阶段。喆塔将DeepSeek接入自研大模型,提升训练效率。还分享了团队实例,强调工业AI决胜点在行业知识。此外,介绍了喆塔切入AI领域的过程、应用成果、面临挑战及未来策略等。
腾讯开源三大具身基座模型,首席科学家张正友详解“三层脑”如何破解机器人反应慢
WAIC 2026 期间,腾讯开源三款具身基座模型。首席科学家张正友称此前用 OpenClaW 调度机器人效果差,后设计 TairosAgent 框架。腾讯将具身智能拆成三层,配合具身智能体和框架构成完整矩阵,还解决语言信息不足等问题,并在工业和养老场景测试。