「Transformer专用芯片」共找到 916 篇相关文章
OpenAI资深研究科学家、Transformer联合作者Łukasz Kaiser领衔,2026 奇点智能大会·北京站正式官宣
2026年,Sam Altman等四位AI界大佬称已进入奇点。11月20 - 21日,奇点智能大会北京站将举行,两大核心会议同期举办。OpenAI资深科学家Łukasz Kaiser将演讲,会议汇聚专家探讨AI前沿与底层技术。
英伟达GPU全系列硬核科普手册:一文读懂NVIDIA芯片的定位、规格与应用场景
这是英伟达GPU全系列硬核科普手册,覆盖消费级、工作站、推理卡、训练卡及中国特供版五大产品线,讲清区别与用法,还介绍架构演进、命名规则等,助读者秒变选型高手。
OpenClaw 带火了给 Agent 的专用邮箱,刚拿了 600 万美金打造 AI 时代数字身份
今年AI浪潮中,智能体向“数字员工”演变,OpenClaw加速此趋势。AgentMail获600万美金种子轮融资,为AI智能体打造专属邮箱服务,有全功能API交互等功能,还建立安全防范体系,用户增长快。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队:基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型,采用“并行”轴向分解注意力机制,提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示,改进模型拟合与长期预测能力强,多数指标精度优于传统方法。
空间智能新高度:港科大谭平团队SAIL-Recon突破万帧级图像大规模3D场景重建Transformer
香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon,突破现有模型处理能力瓶颈,可实现万帧级场景表征抽取与定位重建,在多数据集上表现优于现有方法。
ICML2025|宁波东方理工大学刘野,陈云天:DragSolver:用于真实汽车风阻系数估计的多尺度Transformer方法
当汽车高速行驶,空气阻力影响车辆性能。传统风阻系数测算方法耗时久,难以满足实际需求。宁波东方理工大学等机构研究者提出DragSolver模型,能快速准确估计风阻系数,经实验验证效果优,有降本增效等价值。
AI写CUDA算子准确率92%,到国产芯片只剩4%?上交方法直线拉升,DeepSeek也适用
GPT-5.2写CUDA算子正确率92%,给华为Ascend NPU写算子仅4%,因公开数据少等致‘新硬件冷启动’难。上海交大团队EvoKernel不训新模型、不标新数据,将GPT-5.2正确率从4%拉到83%,还拓展到DeepSeek架构算子。
告别Transformer!北大、北邮、华为开源纯卷积DiC:3x3卷积实现SOTA性能,比DiT快5倍!
北大、北邮和华为研究提出纯卷积扩散模型 DiC,抛弃自注意力机制回归 3x3 卷积。它性能超 DiT,推理速度快 5 倍,证明精心设计的卷积网络在生成任务中也能表现卓越。
陶哲轩DeepMind梦幻联动,最强通用科学Agent来了!一口气解决芯片设计、矩阵乘法和300年几何难题
谷歌DeepMind与陶哲轩等打造的AlphaEvolve是LLM驱动的进化编码Agent。它能优化计算生态、调度数据中心等,还解决了数学难题,已在谷歌内部使用,现开启早期邀测试用。
“技术迭代速度是唯一护城河!”李彦宏把百度 AI 秀了个遍,还称芯片拿大部分钱的 AI 生态不健康
李彦宏在百度世界大会指出,AI产业结构正从‘正金字塔’向‘倒金字塔’转变,健康生态中应用应创造最大价值。百度展示多项成果,如数字人、AI搜索等,还发布文心大模型5.0和百度伐谋。