「计算效率」共找到 1773 篇相关文章
40年后，Dijkstra算法极限再被突破，清华段然团队更快最短路径算法摘STOC最佳论文
清华交叉信息研究院段然团队研究出全新算法，改进图灵奖得主等人1984年提出的算法，跳过不必要排序，专注重要点间最短距离，缩短计算时间。该研究在STOC 2025获最佳论文奖。
谷歌之后，英伟达入局扩散大语言模型，Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域，推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力，但开源扩散LLM推理慢。近日，NVIDIA等推出Fast - dLLM，无需训练即插即用，推理速度狂飙27.6倍，兼顾速度与精度。
Excel上微软式创新！=COPILOT()函数发布
微软CEO宣布Excel新功能`=COPILOT()`函数，可在单元格直接调用AI。它能进行文本分析、生成内容、整理数据，与计算引擎集成，结果随数据自动更新。现处测试阶段，有调用限制和版本要求。
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。
JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
世界首个！李飞飞团队推出物理推理基准，大模型统统不及格？
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。
SGLang Hierarchical Sparse Attention 技术深度解析
阿里云等团队推出面向 Sparse Attention 的分层稀疏化框架，介绍其架构、机制与实践。此框架破解了长上下文推理时的计算与容量瓶颈，以 DeepSeek DSA 集成测试，使推理性能大幅提升，目前项目处于开发阶段。
清华系团队出手！一张 4090 即可「爆改」，1.3B小钢炮震撼开源
5月11日，清华系团队面壁智能联合多方开源端侧多模态大模型MiniCPM-V 4.6。它参数仅1.3B，性能超阿里、谷歌等同级对手，效率翻倍，还实现两项架构创新，适配主流开源生态，降低开发门槛。
自动驾驶优化：从复杂性到实时工程
本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构，阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术，如何将原始传感器数据转化为安全控制指令，还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。