「集群性能优化」共找到 2912 篇相关文章
重磅发现!大模型的「aha moment」不是装腔作势,内部信息量暴增数倍!
中国人民大学等联合团队研究发现,大模型推理有“信息脉冲”,特定步骤互信息值飙升形成“互信息峰值”,对应“思考词汇”。基于此提出无需额外训练提升推理性能的方法,代码已开源。
默认联网搜索开启,DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪?
作者白杨SEO分享AI搜索优化,提到部分AI大模型默认开启联网搜索,利于做AISEO。还逐个分析DeepSeek、豆包等AI生成内容信息采集来源及占比,助于做好AI搜索优化。
腾讯开源智能体构建框架
腾讯开源智能体构建框架 Youtu-Agent,灵活高性能,验证性能出色,开源友好成本低。有自动智能体生成等亮点,适用于不同用户群体,涵盖研究、开发等场景,还介绍核心概念,附项目地址。
AMS | 西工大向锦鹏、宋述芳等:一种用于伴随方程求解的物理约束图神经网络
伴随方法用于高维优化问题,但求解伴随方程代价大。本文提出物理约束图神经网络(ADJ - PCGN),构建流场解与伴随向量映射模型,有精度和泛化性,能加速优化,方便嫁接求解器。
HBM更“热”了
HBM正从高性能计算领域向消费电子等市场渗透,技术迭代迅速。TSV等关键技术推动其性能提升,各企业技术路线有差异。应用领域广泛,但推广面临挑战。市场竞争激烈,各企业积极布局。
BIGAI & 中科大团队提出 MILR: 测试时隐空间推理,让图像生成学会「边想边改」丨ICLR 2026
BIGAI与中科大等团队提出MILR,通过测试时隐空间推理,在不更新模型参数下优化图文表示,提升复杂图像生成能力。该方法在多基准测试达SOTA,还探讨了测试时扩展与奖励模型,未来有诸多拓展方向。
昇腾MindSpeed:分布式训练加速库的创新实践与突破
在2025年QCon全球软件开发大会上,华为工程师郑加利分享昇腾MindSpeed分布式训练加速库。它在计算、通信、显存等多维度优化,提升训练效率,还介绍业界加速库及MindSpeed架构,阐述多种优化策略。
用AI“打开”金融市场黑盒:微软亚洲研究院如何构建订单级仿真引擎
在大模型与智能 Agent 崛起的时代,金融行业变革不断。微软亚洲研究院刘炜清在 AICon 大会分享,团队构建金融基座模型与 Agent 流程,实现高保真市场模拟与决策优化,还介绍了相关平台和模型构建应用。
别再只关注KV Cache了! LLM稀疏性新洞察:为何模型越深越稀疏?UNCOMP从矩阵熵给出答案
团队论文UNCOMP获EMNLP 2025主会接收,它提出高效推理框架,从截断矩阵熵视角解释LLM深层稀疏现象。还能识别关键结构、找到最优压缩策略,设计的UNCOMP框架优化KV Cache,实验效果佳。
国货之光!全球AI存储基准测试MLPerf Storage 3.0结果发布,斩获九项第一|甲子光年
9月1日,MLPerf Storage 3.0基准测试结果发布,XSKY星辰天合旗下MeshFS首次参赛,在并行文件存储赛道获九项第一。该测试覆盖多类负载,可多维度衡量存储系统性能,MeshFS兼顾性能与成本效率。