「深度学习算子」共找到 2012 篇相关文章
我去,短短时间,狂揽27.4K星,Windows用户的春天,任务栏秒开Linux的「神器」来了,6的飞起
由 Cascadium 团队打造的 WSL Windows Toolbar Launcher,将 Linux 终端装进 Windows 任务栏。它有一触即发控制台、状态感知任务栏等功能,适用全栈开发、机器学习等场景,与同类项目相比优势明显。
Agent不是关键!人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist,旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态,在多轮实验中表现出色,提升科研效率,推动AI真正接手科研流程。
包含一个 75+ AI 工程项目!所有内容100%开源
此 GitHub 仓库含 93+ 生产级 AI 项目,覆盖大语言模型、RAG、Agent 等主题。有不同难度项目及教程,适合各水平人士,还给出新手入门学习路径,采用 MIT 许可。
当 AI 制造的谎言比真相更吸引人时,会发生什么?
过去假照片制作难,如今AI工具让造假人人可用。深度伪造或使虚假信息泛滥,影响政治,还会瓦解真相与信任。未来神话塑造可能比真相追寻更有影响力。
MUSA获得SGLang主线支持!5月10日北京,AI Meetup等你来
5月10日北京将举办「SGLang × MUSA」技术沙龙。契机是摩尔线程MUSA后端加入SGLang官方支持体系,代码合入主线,开发者可原生调用摩尔线程GPU。还将探讨框架适配、算子编译等议题。
ICLR 2026 Oral | 告别多步去噪!清华团队推出MVP,实现机器人动作单步极速生成
清华大学智能驾驶课题组 iDLab 与加州大学伯克利分校人工智能研究院 BAIR联合发表研究,提出 MVP 策略。它引入瞬时速度约束解决均值流学习问题,设计复合生成与选择机制,在多任务测试中表现出色。
The Batch: 894 | 面向生物医学的多模态模型
过去几年联合推理模型进展快,但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年,学术界应推进多模态模型建设,关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。
爆火开源AI画布,真正可落地的手写AI黑板
文章推荐开源AI画布PenEcho,它是个超智能黑板,适合学习场景,让手写与AI共生。能理解内容及空间关系,把回答放回画布,支持多模型,还具备多种功能。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
微软开源AI量化神器Qlib
微软开源AI量化平台Qlib,支持多样机器学习范式,解决量化投资挑战。包含数据处理等完整流程,有安装、数据准备等说明,还提供自动化和定制化工作流,以及应对挑战的方案和性能对比。