「并行循环Transformer」共找到 616 篇相关文章
对话 PyTorch 掌门人 Matt White:AI 应用应该做到“润物细无声”
近日,PyTorch 基金会执行董事 Matt White 在北京智源大会指出,开源虽形成‘良性循环’,但围绕‘开放’定义权的战争已打响。他还分享了对 PyTorch 发展、AI 应用等多方面的看法。
实战指南:从零构建 MCP 架构下的 Agentic RAG 系统,无第三方MCP Server
五一期间作者用MCP架构从零实现Agentic RAG系统,分享MCP与Agentic RAG融合思考、架构设计,介绍MCP服务端和客户端实现,还做了端到端效果演示,指出架构优势及待优化处。
李飞飞发布:全球首个多模态世界模型
李飞飞团队的World Labs发布全球首个多模态世界模型Atlas,是多模态自回归扩散Transformer,能相机控制生成、3D重建等,已向部分伙伴开放早期访问,未来将成底层模型。
DeepSeek悄悄更新:Mega MoE、FP4 Indexer来了
昨天下午,DeepSeek 更新了 DeepGEMM 代码库,带来新东西 Mega MoE。它将 MoE 计算流程整合,让数据通信和计算同时发生,提高 GPU 利用率。还尝试组合精度、搞 FP4 indexer 等,是基础设施层重构尝试。
英伟达改卖Token?黄仁勋GTC后发声:token就是AI新通货,值钱的不是算力,是“每度电的智商”
英伟达黄仁勋在采访中强调其是加速计算公司,非单纯 GPU 公司。他认为 AI 竞赛从拼算力变拼产出,token 是新通货,还阐述了 AI 瓶颈、架构发展、推理编程、CPU 角色等观点。
AI“氛围编程”威胁开源,维护者面临危机
开源维护者正加速关闭外部贡献,因AI生成贡献量大质低。研究显示“氛围编程”会造成负反馈循环,降低软件可用性和质量。平台激励加剧问题,虽有应对策略但效果不佳。
鹅厂员工都用AI Coding捅过多少篓子?
本文盘点AI Coding翻车现场及防坑指南,10位鹅厂同事分享用AI Coding捅过的篓子和防坑技巧,如选好模型、手动拆解任务、提前备份、限制危险操作等。
VGGT4D:无需训练,挖掘3D基础模型潜力,实现4D动态场景重建
香港科技大学(广州)与地平线研究团队提出 VGGT4D,无需训练,通过挖掘 Visual Geometry Transformer 注意力层运动线索,在动态物体分割等任务表现优异,为 4D 重建提供新思路。
LLM也会emo,Claude玻璃心、Gemini社恐,Kimi/GLM/ DeepSeek如何?
华东师大和复旦大学研究8大模型家族是否有“情感链”。实验覆盖8大家族20+模型,发现各家族有独特“人设”,如Claude像“文艺青年”。还揭示模型在不同情境下的情绪变化及影响,给出实用建议。
全球强化学习+VLA范式,PI*0.6背后都有这家中国公司技术伏笔
机器之心介绍了Physical Intelligence成果π*0.6论文,指出VLA+online RL是有前景的研究方向。还分析VLA+RL重要性、应用难点,重点介绍星动纪元iRe-VLA突破困境的方案及其实验效果,揭示VLA在线强化学习前景。