「并行控制」共找到 694 篇相关文章
8B模型可以超过GPT-4o！并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈，作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新，能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%，特定任务超 GPT - 4o。
LeCun亲自官宣！Meta世界模型V-JEPA 2登场！仅用62小时机器人数据，就能实现零样本控制！
Meta发布V-JEPA 2世界模型及三个新基准测试，Meta首席AI科学家Yann LeCun介绍其不同。V-JEPA 2基于视频训练，用62小时机器人数据就能实现零样本控制，还将探索分层式模型和多模态建模。
OpenAI秘密矩阵曝光！你的所有设备，被Codex连成一台超级电脑
OpenAI将Codex升级为「超级控制平面」，可控制所有安装该应用的桌面设备，将其连成Codex网络。它有远程控制、多机上下文共享等功能，还能在锁屏时工作，但存在安全隐患。
NVIDIA技术沙龙 《大规模EP优化：PD分离MoE并行方式》课程笔记
本文是NVIDIA技术沙龙课程笔记，介绍大规模EP优化的PD分离MoE并行方式。涵盖PD分离、大规模专家并行等五项关键技术创新，还对比多模型架构，展示推理服务架构性能特点与优化策略，以及各技术工作流程和效果。
人形机器人控制新突破！敏捷稳定两不误，一个策略让人形机器人完成叶问蹲和跳舞｜港大&英伟达&清华
港大、NVIDIA和清华联合团队提出AMS统一人形机器人全身控制框架，首次在单一策略实现动态运动跟踪和极限平衡控制。通过异构数据源、混合奖励机制和自适应学习策略，解决数据限制和优化目标冲突问题。
Snapchat提出Canvas-to-Image：一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架，将不同控制信息整合在同一画布，简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题，能在推理阶段组合多种控制信号，实验效果良好。
CNCF 警告：仅靠 Kubernetes 不足以保障 LLM 工作负载的安全性
云原生计算基金会（CNCF）指出，企业在 Kubernetes 上部署大语言模型（LLM）存在安全缺口。Kubernetes 无法理解或控制 AI 系统行为，需增加额外控制层，引入 AI 特定控制。
Anthropic：怎么才能控制模型的行为，做好Agents?
Anthropic发关于AI Agents博客，围绕如何配置上下文让模型输出期望行为展开。指出上下文是有限资源，有Context Rot现象，介绍了上下文工程概念、构成，还提及即时策略、长时间任务处理方法及实践建议。
高性能全闪并行文件系统的设计和实践
焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会分享‘高性能全闪并行文件系统的设计和实践’，介绍了焱融全闪文件存储架构和 YRCloudFile 技术细节，分享其解决 AI 训练存储难题的方案。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术，但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法，融合三类加速思路优势，可减少积分误差、提升生成质量，还能作插件集成，突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。