「GPU性能分析」共找到 3176 篇相关文章
马斯克掀桌子了,最强开源大模型诞生!Grok-2近万亿参数性能首曝
xAI官宣向所有人开源Grok - 2,其有9050亿参数、128k上下文窗口等强大技术规格。还梳理了开源部分、技术特点、权限等,介绍使用方法,网友和大佬高度评价,马斯克预告后续计划。
刚刚,小红书开源了首个多模态大模型dots.vlm1,性能直追SOTA!
小红书人文智能实验室(hi lab)低调开源视觉语言模型dots.vlm1。该模型基于自研视觉编码器构建,在视觉理解和推理任务上接近SOTA水平,实测表现惊艳,还介绍了其技术架构、预训练数据布局等内容。
R2没来,却等来综合性能更优的DeepSeek R1T2
抱抱脸热门排行榜出现R1变体模型DeepSeek-TNG-R1T2,构建于多个父模型之上,在智能与输出token长度间达新平衡点,速度快且测试表现佳,还给出与不同模型对比的选择建议。
无需训练,即插即用,2倍GPU端到端推理加速——视频扩散模型加速方法DraftAttention
高质量视频生成任务中,扩散模型成主流,但DiT模型注意力机制计算量大,成推理瓶颈。现有加速法效果不佳,为此美国东北大学等团队提出DraftAttention,可2倍加速推理且不损画质。
Knowledge还是Reasoning?具体分析LLM答案正确,不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱,传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架,透视模型思考过程,还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同,且框架正解锁新场景。
Mamba 架构实现推理性能超 Gemma3-27B!推理模型开始迈入「无注意力」时代
PromptCoT - Mamba是首个具解码显存常量等特性且推理能力强的模型。当前推理大模型中注意力机制有局限,PromptCoT - Mamba实现无注意力推理,在多评测集超Transformer等模型,为无注意力推理生态奠基。
Deepseek V4 Pro深夜上线,性能追平Fable 5,但价格只有它的2%
2026年8月12日,DeepSeek V4 Pro正式版上线。它是混合专家模型,规模居世界第一梯队。价格比Claude Fable 5便宜超98%,成本优势明显。其架构节省成本,API开放多模式,产品结构清晰。
倒卖英伟达GPU算力比火箭卫星来钱快!马斯克交出SpaceX首份财报
SpaceX交出首份上市后财报,AI业务收入25.61亿美元同比猛增247%,成第二大收入源。不过AI业务支出158.28亿美元是烧钱大头,业务仍亏损,未来盈利面临客户消化力等问题。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力:一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享,探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化,指出数据叙事成稀缺技能,还给出普通职场人90天AI逆袭路线图,强调人类在决策判断上的不可替代性。
告别噪声初始化:NTU MARS Lab提出A2A新范式,实现机器人高性能单步动作生成
新加坡南洋理工大学 MARS Lab 提出 Action-to-Action (A2A) Flow Matching 新范式,以历史机器人轨迹为生成起点,打破生成速度与精度瓶颈,在训练效率、推理速度及泛化表现上佳,还可扩展至视频生成领域。