「幻方量化」共找到 340 篇相关文章
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
1.58bit不输FP16！微软推出全新模型蒸馏框架，作者全是华人
微软推出蒸馏框架BitNet Distillation，实现几乎无性能损失的模型量化。它含三阶段，经实验在多下游任务表现近全精度模型，降内存开销、提推理速度，作者全是微软研究院华人。
大模型的第一性原理：（二）信号处理篇
本文从信号处理角度解读大模型原论文，探讨语义向量化原理，分析 Transformer 与 Granger 因果关系。指出大模型输入 Token 语义嵌入是将自然语言处理转化为信号处理问题，向量化与信号处理、信息论联系紧密。
通过查看GPU Assembly分析CUDA程序
文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例，对比普通和向量化版本，通过查看SASS代码，解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。
InfoQ 2025 年趋势报告：文化与方法
InfoQ 2025 年趋势报告指出，AI 虽提升开发速度，但带来质量问题，需新测试方法；团队协作重要，工程师依赖 AI 或破坏协作；初级工程师价值仍在，可借 AI 学习；可观测性成本攀升，应视为战略投资；平台工程是未来方向。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
「部署态」元年，这家公司就把落地方案卷到了七种
在4月17日上海举办的大会上，智元拿出四大全新机器人产品、六大AI模型、七大标准化生产力解决方案及全栈生态技术体系。其创始人认为具身智能正从“开发态”向“部署态”进化，2026年是元年。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
AI驱动高端MLCC转卖方市场，国产厂商如何接招抓住风口?
随着AI等技术发展，高端MLCC从“买方市场”转向“卖方市场”。国产龙头微容科技表现亮眼，在高端市场与国际巨头同台竞技，其研发出“零失效”产品，构建三重信任获客户认可，还肩负国家使命助力产业发展。
TRM思考奖励模型上线，大模型推理质量终于能量化了 | ICML‘26 Oral
大模型推理评测多只看答案，忽略推理过程。上海多校团队提出TRM，用ME² principle刻画推理质量，DAG-based pairwise evaluation还原结构，训练奖励模型，让推理质量可度量、训练和优化。