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【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分:Seamless M4T,快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分,专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph,在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速,端到端推理2.7倍加速。
探针伸进大模型黑箱,南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力,构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble,其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应,还评估了‘机器遗忘’技术,有法律应用潜力。
蚂蚁灵波开源LingBot-VLA后训练代码!150条示教数据即可适配新机器人
蚂蚁集团旗下灵波科技全面开源具身基座模型LingBot-VLA的真机后训练工具链,覆盖四个关键环节。模型基于2万小时真实机器人数据预训练,仅需150条演示数据就能迁移任务,训练效率更高。代码库已在GitHub开源。
千卡集群破壁之道:vivo视觉多模态大模型训练效率跃迁实战
多模态大模型在多领域需求增长,但千卡级 GPU 训练挑战大。vivo AI 架构师王兆雄在大会演讲,结合 LLaVA 和 DiT 模型实践,解析优化策略,分享提升训练效率与稳定性的经验,还展望了 AI Infra 未来。
Agent不会搞科研?人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病,抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务,但大多难以自主科研,易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包,借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索,多方面表现出色,荣登Huggingface日榜第一。
对话唐波 x 伍斌:OpenClaw 最强的地方,为什么也成了它最大的短板? | AI 进化论
本文聚焦 OpenClaw 引爆的智能体革命,对话专家探讨记忆系统及下一代 Agent 走向“长期主义”的底层逻辑。指出 OpenClaw 记忆起初是优势,后成短板,还讨论了从“记住”到“会用”、多 Agent 协作等问题。
CHI 2026 Best Paper|社会模拟迈入可控、可量化时代:为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境,使Agent行为可控,标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
安谋科技Arm China闪耀2025全球计算大会|赋能绿色算力,加速AI普惠
安谋科技Arm China受邀出席2025全球计算大会,参与多项活动。深度参与撰写《算力经济绿色研究发展报告》,推进本地化标准建设,还在具身智能领域发力,其“周易”NPU IP将助力具身智能落地。
苹果港大终结自回归时代?7B扩散模型发布,AI写代码逻辑彻底颠覆!
苹果联合港大开源扩散大语言模型DiffuCoder,用扩散模型+强化学习策略,性能提升4.4%。研究还提出耦合梯度奖励策略优化方法,建立原生RL训练框架,探究了dLLM的生成机制等问题。
AI七个月突破数学家“围剿”反超人类!14位数学家深挖原始推理token:不靠死记硬背靠直觉
大模型o3 - mini - high在7个月内,于FrontierMath基准测试中,答题得分从2%提升到22%,超人类团队平均水平。数学家分析其推理记录,发现它靠直觉而非死记硬背解题,但也存在缺乏创造力等局限。