「高性能芯片」共找到 3858 篇相关文章
机器人学会「眼看手摸」!FreeTacMan 实现人类指尖亲自「授课」
OpenDriveLab提出的FreeTacMan,将人类视觉、触觉和动作技能高效传输给机器,破解精细操作难题。它配备高分辨率触觉“皮肤”,实现人类“手把手”教机器人“感知”,还通过融合时间感知的触觉预训练,提升机器人策略性能。
字节Seed新方法!开源8B代码模型:自己筛数据训练自己,同量级SoTA,还能超越百亿级对手
传统code大模型依赖人工筛选数据,成本高、效率低。而Seed - Coder团队让LLM自己筛选数据训练自己,打造8B参数轻量级开源代码模型,性能超百亿级对手,不过也存在通用和数学能力短板。
集成20+先进算法,优于GPT-4o,自主因果分析智能体来了
加利福尼亚大学圣迭戈分校研究团队提出自主因果分析智能体 Causal - Copilot,集成超 20 种算法。它解决因果分析使用门槛高、预训练模型有局限等问题,性能优于 GPT - 4o ,已开源邀全球研究者参与。
腾讯发布超低成本AI训练法!120元效果秒杀70000元微调方案
腾讯提出无训练组相对策略优化Training-Free GRPO,无需调整参数,在提示词中学习经验就能提升模型性能。实验显示,该方法在数学推理和网页搜索任务上效果显著,成本远低于传统方法。
1美金时薪雇个全栈替身,MiniMax M2.5让打工人也能体验当老板的感觉
春节档模型大战,MiniMax官宣新模型M2.5,主打智能体和Vibe Coding,性能比肩Claude Opus 4.6。它全栈能力强,能处理长链路任务,推理吞吐量高、成本低,已接管MiniMax 30%真实业务。
“iFold”,苹果AI新成果
苹果发布基于流匹配的蛋白质折叠模型SimpleFold,被戏称“iFold”。它用通用Transformer模块搭配流匹配生成范式,3B参数版本追平谷歌AlphaFold2性能,还解决了传统模型算力依赖问题,效率高。
瞄准AI、图形顶端战场:摩尔线程上演国产GPU硬核实力路演
摩尔线程首届 MUSA 开发者大会集中亮相技术体系。发布新一代统一计算架构 MUSA 路线图,介绍新架构、芯片及万卡集群,还涉及前沿布局,发起开发者培训,推出 AI 算力笔记本,宣告国产算力自主化时代加速到来。
ICCV2025 | One image is all you need,多模态指令数据合成,你只管给图,剩下的交给Oasis
近年来多模态指令数据合成依赖人工设计提示词,成本高。本文提出 Oasis 方法,仅靠图像生成数据,打破传统输入模式,还开源代码库 MM - INF。实验显示其数据多样,能提升 MLLM 性能。
他想让TPU成为AI界的X86!
2026世界人工智能大会期间,中昊芯英主办分论坛,新一代全自研TPU架构AI芯片“须臾®”亮相,华东地区首个国产TPU智算千卡集群落成。“须臾®”算力强、成本低,集群全链路国产化,中昊芯英探索TPU突围路径。
开启RL Scaling新纪元,siiRL开源:完全分布式强化学习框架,支持超千卡规模高效训练
传统强化学习框架在模型和集群规模达上千块GPU时,存在扩展性瓶颈和效率低下问题。上海创智学院团队推出siiRL,采用全分布式架构和多控制器范式,解决传统框架痛点,在多方面验证了其高性能。