「图融合架构」共找到 2475 篇相关文章
不拼GPU！中兴扔出AI超节点，把token价格打下来
在万亿级大模型时代，传统‘芯片堆砌’方式面临通信开销剧增等痛点。中兴通讯推出超节点技术，从系统级协同架构出发，通过六大维度创新，绕开单GPU芯片瓶颈，重构AI算力基础设施，推动行业向开放、融合发展。
万字长谈丨同济工智院华先胜：工程智能，是 AI 的「成人礼」
雷峰网·AI科技评论对话同济工智院华先胜，探讨工程智能。他认为工程智能是AI与工程深度融合，要从数字走向物理世界，构建体系，实现人机共生，还介绍了研究院成果、灵感计算及操作系统架构等。
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
ICCV 2025 | 小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace
小红书AIGC团队提出图像和视频换脸新算法DynamicFace。该算法创新性融合扩散模型与3D人脸先验，解耦身份与运动信息，设计双流注入架构和时序一致性模块，实验证明其在身份保真与运动还原上优势明显。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
DeepSeek-V3再发论文，梁文锋署名，低成本训练大模型的秘密揭开了
DeepSeek 发布围绕 DeepSeek-V3 的技术论文，从硬件架构和模型设计双重视角，探讨实现经济高效的大规模训练和推理的方法。介绍了 DeepSeek-V3 的创新设计，如 DeepSeekMoE 架构、MLA 架构等，还给出未来硬件架构设计建议。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
Graph工程的尽头是，Ontology工程
15家机构联合发布图工程系统性综述，指出此前“XX工程”范式多优化单个智能体，而图工程能将智能提升到系统层面。论文还指出图工程语义局限，认为本体工程可作下一代系统智能语义地基。
MiniMax 技术闭门会分享：长上下文是 Agent 的 Game Changer
MiniMax 7月10日举办M1技术研讨会，探讨模型架构创新等领域。会议围绕RL能否赋予模型新能力、预训练价值等展开，指出长上下文是Agent的Game changer，混合架构将成主流，还分享了混合架构推理实践及M1相关问答。