「隐式傅里叶神经算子」共找到 100 篇相关文章
首个实时端侧部署世界模型，20万小时人类视频，BeingBeyond实现「两级跃迁」
4月14日，BeingBeyond发布具身世界模型Being - H0.7，将人类视频规模扩至20万小时，采用隐式推理范式，6项权威评测综合第一。还率先实现端侧实时部署，打通数据闭环，推动模型通用与专家能力跃迁。
昨日，AI内容新规正式实施，这次不注意是真的会违法。
9月1日，《人工智能生成合成内容标识办法》及配套国标正式执行。新规规定AI模型或应用提供方要给生成内容打“显式”与“隐式”标识，对产品创业者、AI工具提供方和创作者等提出不同要求。
测试时Scaling或是最大错觉，Google：R1/O1强推理另有原因
Google 112 页论文实证，OpenAI 的 o 系列等模型推理能力提升并非仅因计算时间延长，而是源于对复杂互动的隐式模拟。通过三重验证表明推理能力跃迁或因‘吵得更凶’，而非‘算得更久’。
一文看懂 TritonNext 2026：FlagOS 亮点详解、语言扩展新趋势、AI 生成更加“底层”、芯片软件生态或迎“新拐点”！
1月9日，「2026 TritonNext技术大会」召开，专家探讨AI编译器等最新解法。如林咏华介绍FlagOS v1.6应对生态难题；崔慧敏用“AI for Compiler”破芯片演进难题；上海人工智能实验室推出DLCompiler打破算子开发困境等。
一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长，无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架，从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，使训练吞吐拉高近 4 倍，还解决多类性能瓶颈，保证训练效果。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
“天下苦CUDA久矣！”KernelCAT率先掀桌，实现国产芯片无痛适配
中国AI产业与英伟达GPU及CUDA生态深度依赖，国产AI根基脆弱。KernelCAT作为AI Agent，能开发高性能算子，在昇腾芯片调优测试中表现出色，还能让国产模型在昇腾芯片上高效部署，实现35倍加速。
AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来
本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。
告别传统存算分离，AI时代数据底座迎来全新底层逻辑
文章围绕AI时代数据底座变革展开。指出传统大数据平台难适配AI，存在数据够不着、模型用不好等问题。阐述AI时代基础设施变化，如数据形态、计算模式等。还探讨底座升级条件、存储挑战、算子价值及未来标准层等内容。
银河通用LDA定义全域数据利用范式，跨本体世界动作大模型开启具身GPT-2时刻
当下具身智能赛道两大流派各有短板，银河通用推出跨本体「隐式世界 - 动作基础模型」LDA - 1B，走自研WAM路线，成果已开源。它打破数据割裂难题，解锁具身智能「GPT - 2时刻」，在多方面展现优势。