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中移动九天团队MultiPL-MoE:全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE,耦合两层专家选择机制优化,实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
Sam Altman:大的要来了
本文分享Sam Altman最新采访核心要点,解读OpenAI战略。谈及疯狂搞基建原因、发展方向、ChatGPT接入APP模式及Sora成功启发,认为未来12 - 18个月AI需求或爆发。
老黄太难了!英伟达Q2营收467亿美元创纪录,股价盘后还跌了5%
英伟达Q2财报营收和每股收益超预期,达467亿美元,数据中心业务贡献大,Blackwell平台表现亮眼。尽管给出高营收指引并扩大回购授权,股价盘后仍下跌。各业务均有进展,正重新定义计算产业规则。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
视觉Token注入CLIP语义,走向多模态理解与生成新范式
腾讯ARC Lab等机构提出全新视觉分词器TokLIP,将低级视觉Token与高级CLIP语义结合,支持端到端自回归训练,可接入LLM框架,降低计算与数据门槛,在多模态任务中表现优异,代码已开源。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
穿上唐装,黄仁勋在急什么?
北京时间7月16日,黄仁勋穿唐装在「链博会」演讲。此前英伟达H20芯片获出口资格,RTX Pro芯片将在华发售。他与雷军聊AI和小米汽车,谈H20芯片、Meta抢人等话题,还称财务自由无梦想。
【博客转载】CUDA Local Memory
文章围绕CUDA本地内存展开,介绍其为线程私有存储空间,访问特性与全局内存类似。通过两个计算滑动平均值的CUDA kernel示例,展示数组索引复杂度对存储位置的影响,还给出判断存储位置的方法及优化建议。
无损减少80%激活值内存,提升5倍训练序列长度,仅需两行代码
港中文(深圳)和上海交通大学团队提出 StreamBP 算法,通过线性分解和分步计算,将大语言模型训练激活值内存降至梯度检查点的 20%,在相同内存下最大序列长度为其 2.8 - 5.5 倍,代码已开源。
20人团队提前实现DeepSeek构想,AI算力变天?直击大模型算力成本痛点
国内20人玉盘AI团队推出SRDA全新计算架构方案,试图从硬件源头解决当前AI算力核心瓶颈。该架构有诸多创新设计,能应对大模型训推痛点,与DeepSeek构想契合,或成大模型专用架构分水岭。