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在高质量3D生成需求增长背景下,现有3D生成框架在兼顾效率和质量上有瓶颈。南洋理工大学等提出Ultra3D框架,采用coarse - to - fine两阶段流程,用Part Attention机制提升效率,支持高分辨率输出。
奶牛版 Oura 估值 10 亿美金,AI+PDF 让它拿了 1700 万美金融资
市场上多数AI PDF产品是ChatPDF模式,用于C端。企业关键非结构化数据多在PDF等传统载体中,难以获取。硅谷工程师做的Extend AI产品,获1700万美金融资,解决传统文档处理难题,打造平台。
华为CloudMatrix重磅论文披露AI数据中心新范式,推理效率超NV H100
华为发布60页重磅论文,提出下一代AI数据中心架构Huawei CloudMatrix及产品CloudMatrix384。它架构设计独特,性能高效准确灵活,打破算力、延迟和成本“不可能三角”,重新定义AI基础设施。
北大腾讯突破奖励模型瓶颈!让AI理解人类偏好,泛化能力比肩GPT-4.1
北京大学知识计算实验室联合腾讯等机构提出RewardAnything,突破奖励模型瓶颈。它让奖励模型理解自然语言评判原则,降低成本,泛化能力比肩GPT - 4.1,还能用于定制AI行为模式。
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。
MetaShuffling:Meta的Fused MoE kernel工程方案,更激进的Kernel优化和尽量避免Padding
文章介绍Meta的Fused MoE kernel工程方案MetaShuffling,可高效部署Llama 4模型。它处理MoE推理挑战,介绍多种token选择路由方案,阐述运行时设计、不同并行化方式及优化思路,还展示性能测试与Trace分析。
成果三年两登Nature封面,这支清华团队想让AI换个方式看世界
清华大学类脑计算研究中心团队成果三年两登Nature封面。晰见科技承接天眸芯技术产业化,重新做AI的眼睛。天眸芯拆解视觉信息,构建互补通路,团队还研究算法融合信息,目前芯片进展良好。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
OceanBase湖库一体,重新定义AI数据库
AI时代数据库面临变革,使用者从人类应用扩展到Agent,管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计,发布湖库一体的AI数据库,解决AI生产系统的数据基础设施问题。
浪潮发电,海水制冷:新一代AI算力中心在海上诞生
2026 年美国初创公司 Panthalassa 获 1.4 亿美元 B 轮融资,计划将 AI 算力搬到海上,用海浪发电、海水冷却。陆地算力困境下,创业者将目光投向深海与外太空,Panthalassa 与 Starcloud 分别代表海洋与太空路径。