「端侧计算」共找到 795 篇相关文章
卖鞋厂转型做 AI 股价暴涨 582%，华尔街最不缺这种荒诞闹剧
4月初还在发布新品的鞋履品牌Allbirds，一周后宣布将业务重心转向人工智能计算基础设施。消息公布后，其股价一天内涨幅超582%。这种转型并非首例，背后是资本市场对热门概念的追逐。
营收67亿、净利8.7亿，这家上海芯片公司再冲刺港股
4月12日，晶晨半导体向港交所主板重新递交H股上市申请，这是其第二次冲击港股。该公司有“硅谷基因、国内运营、全球销售”独特身份，产品覆盖多领域，业绩创新高，但也有客户集中、存货激增等风险。
慧荣科技苟嘉章：AI大厂重塑存储需求基本盘
在CFMS |MemoryS 2026峰会上，慧荣科技总经理苟嘉章指出AI大厂重塑存储需求，苹果排名下滑。慧荣科技展示多领域产品，推出主控芯片，在技术路线上有取舍，还谈到“Physical AI”及端侧分工。
跳过88%专家，保住97%性能！MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模，MoE架构虽降低计算开销，但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES，它是training - free动态专家跳过框架，能跳过88%专家还保留97%性能，推理速度提升2倍。
清华联手千问重塑归一化范式，让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式，但面临权衡取舍。近日，清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm，构建参数共享的平行通路，实现稳定训练并提升性能。
治好多模态近视和走神！上海大学去偏干预显著提升模型性能
多模态大模型存在“近视”和“走神”问题，总是过度关注图像底部而忽略核心内容。上海大学与南开大学研究团队用两条数学公式去偏干预，无需增加计算成本，却能显著提升主流模型视觉理解能力。
前OpenAI科学家&GPT之父：预训练精准数据过滤，极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文，提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片，以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍，且不损通用智能。
Light-X来了！全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架，单目视频秒变电影级
新加坡南洋理工大学等科研机构联合推出Light - X，全球首个「镜头×光照」双控4D视频生成框架。它解耦相机与光照，在扩散模型中融合，还构建Light - Syn数据管线，实验显示其效果显著优于现有方法。
全图与切片并非等价？LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案
随着多模态大模型发展，处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率，清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3，提出 PVC 框架，对比 SBE 和 GNE，验证其在提升效率同时保留模型能力。
Human In the Loop竟然可以是个MCP?
文章基于阿里实践，阐述如何在大模型研发平台OpenLM及其他Agent平台，针对“Human In The Loop”场景做产品设计与研发。介绍用MCP实现人机回路的方案，还探讨人类回答及提示词倾向性等问题。