「融合算子」共找到 566 篇相关文章
一个月的活一周干完！英伟达世界模型训练速度飙升400%
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练成本高、耗时长，无问芯穹与清华等推出的 RLinf 框架，从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，使训练吞吐拉高近 4 倍，还解决多类性能瓶颈，保证训练效果。
KTransformers入选计算机系统顶会、与主流框架合作，趋境&清华让「异构」成为推理新范式
KTransformers由趋境科技与清华团队联合研发，是高性能异构推理框架。其论文入选SOSP 2025，还与SGLang合作。它有算子优化等创新，能让CPU与GPU协同，推动推理架构融合，已成广泛复用的底层框架。
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。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。
大模型“拼好题”，45K数据撬动18%提升，数学问题拒绝死记硬背 | MathFusion
上海AI Lab等团队提出MathFusion，通过三种“融合策略”生成新的融合数据集MathFusionQA，仅用45K合成指令，在多基准测试中平均准确率提升18.0个百分点，增强模型解决数学问题的能力。
论文解读：一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学Odrzywołek发现二元算子EML，结合常数1能生成科学计算器所有标准功能。EML算子简化运算符集合、将离散问题转化为连续优化问题，但存在数值稳定性、表达式非唯一等局限。
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
英伟达CEO黄仁勋在GTC大会展示LabOS，这是全球首个融合AI与XR的协研科学家平台。它将多模态感知等技术融合，构建端到端闭环，还通过三大生物医学案例展示功能，开启人机协同科研新纪元。
Nature重磅发文：深度学习x符号学习，是AGI唯一路径！
大模型虽惊艳，但权威认为仅靠神经网络难达人类级智能。符号AI曾被边缘化，如今‘神经–符号融合’升温。神经网络与符号算法各有利弊，业界探索出不同融合路径，不过对其能否通往AGI仍存争议。
ICML 2026 巡礼：注意力效率革命的九个切面
7月7日，ICML 2026进入正会第一天。雷峰网精选首日上午9篇论文，涵盖持续学习、多模态融合等方向，如MePo让预训练模型学会持续学习，HAF解决模态不平衡下的融合问题，展现AI研究前沿趋势。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。