「存储计算融合」共找到 1308 篇相关文章
重构线性视觉Transformer，精度与效率双平衡 | CVPR'25
南洋理工、北航与合工大联合提出CARE Transformer，以非对称解耦建模局部与全局，降低计算开销、提升特征表达。实验显示其在移动端低延迟高精度，打破“效率与精度不可兼得”困局。
大象秒变挖掘机！三维变形新突破，无需额外训练 | CVPR'26
南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。
给大模型装上「思维分段引擎」：浙大InftyThink解锁无限深度推理
如今大模型长上下文推理面临计算成本高、推理易中断问题。浙大联合北大团队提出InftyThink新范式，将传统推理拆成短片段并总结，突破推理长度限制，在多基座模型实验中表现优异。
一文看懂华为昇腾芯片
文章介绍华为昇腾芯片，它是面向高性能AI计算的NPU芯片，有昇腾310、910、610等系列。还提及芯片演进、参数、价格、出货量等情况，以及基于芯片的硬件体系，覆盖多场景满足不同需求。
RDSAI-CLI - 用AI重塑数据库终端CLI体验
阿里云RDS团队在发布「RDS AI助手」后，推出智能终端工具RDSAI-CLI。它融合大语言模型能力，将数据库命令行操作升级为意图式交互。该工具已开源，有基础与高级功能，未来还会持续优化。
《中国Data&AI数据基础设施白皮书》——AI创生核心生产力，开启万亿新基建之路 | 甲子光年智库
全球正处地缘政治与AI技术变革中，AI跃升为核心生产力。中国企业面临‘挤压式转型’，传统数据系统难满足需求。数据厂商需构建新一代数据基础设施，技术上‘湖仓一体’与‘AI原生’融合，推动Data&AI一体化。
ICCV 2025 | HERMES：首个统一3D场景理解与生成的世界模型
本文介绍HERMES，首个统一3D场景理解与生成的世界模型。它由华中科技大学等团队合作研发，通过共享LLM驱动两大任务，解决了输入处理和任务融合难题，实验效果显著，为自动驾驶提供新范式。
谷歌掀桌：深度研究智能体进入自动驾驶时代
4月末谷歌DeepMind推出两款基于Gemini 3.1 Pro的AI研究智能体，标准版重速度，增强版求详尽。Max版在多测试获SOTA得分，能自主研究课题出报告，还可融合数据、生成图表，已开启公开预览。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。