「依赖关系」共找到 647 篇相关文章
让NCCL性能起飞的symmetric memory是啥黑科技？— part2
本文是NCCL 2.27新特性系列的第二部分，主要分析symmetric primitives的实现机制，介绍其提供的接口，如获得symmetric ptr、barrier、send、recv、llEpoch控制等接口，还解析了底层结构内存布局、各接口工作机制及LL Buffer划分机制等。
北大南开数学家解决著名“十杯马天尼”问题：更统一、更优雅的证明
困扰数学和量子力学交叉领域半个世纪的“十杯马天尼”问题，虽2005年被数学家给出完整证明，但原证明依赖特殊对称性，难以推广到现实。北大葛灵睿、南开尤建功加入研究，将结论推广到更大类准周期算子，给出更优雅统一证明。
突破单token预测局限！南洋理工首次将多token预测引入微调，编程任务准确率提升11.67%
当前主流大语言模型依赖下一token预测训练，难理解跨多token完整概念。南洋理工大学提出概念感知微调（CAFT）技术，首次将多token预测引入微调，能让模型理解完整概念，多领域实验显示其可显著提升模型性能。
分裂的丰盛：AI时代的财富会落到谁手里？
作者重读《国富论》，借亚当·斯密的思考探讨AI时代财富分配。指出AI带来‘分裂的丰盛’，分析了AI自动化的两面性，结合历史案例说明生产率与工资增长的关系，还从三层分析AI对财富的影响，并给白领提出四条建议。
AI第一金主黄仁勋：日均花掉20亿
AI投融资火热，黄仁勋成最大金主。过去财年英伟达投资175亿美元，今年已投400亿。投资风格是大手笔、广撒网，涵盖AI模型、算力、硬件等。偏爱OpenAI，投300亿，但与各实验室关系复杂，投资也有商业考量。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
Thinking Machines新发现：Lora不是权宜之计，哪怕秩低到 1，也能匹敌全参数微调
Thinking Machines和John Schulman新研究刷新对LoRA的认知，实验显示正确使用时它能匹敌全量微调。团队系统研究训练集与参数关系，有层选择、学习率等关键发现，还给出实用建议，但LoRA在部分场景表现待验证。
斯坦福提出新的RL范式，让3B模型的Agent超越Claude、GPT-4
斯坦福提出新的RL范式，让小模型Qwen2.5 - 3B经训练后性能超越Claude - 3.5 - Sonnet等大模型。论文解决了RL在代理环境中可变时长动作优化偏差和稀疏奖励两大挑战，为AI代理发展指明方向。
专访贾奎：世界模型不是Demo是生意，10亿融资到位，跨维智能冲刺IPO｜甲子光年
甲子光年专访跨维智能创始人贾奎，他提出“Physical Token经济学”，认为物理AI不能只依赖巨量投入和宏大叙事。跨维智能近期完成10亿B轮融资，正冲刺世界模型赛道第一股。贾奎还介绍了公司技术路线、世界模型选择和落地进展。
Meta超级智能实验室又发论文，模型混一混，性能直接SOTA
大语言模型训练依赖算力和时间，传统模型 Souping 多采用均匀平均。Meta 等研究者提出类专家 Soup（SoCE），利用基准测试类别构成选最优模型，非均匀加权平均，实验显示其提升了模型效果与稳健性，在排行榜获 SOTA 成绩。