「批次不变算子」共找到 108 篇相关文章
AAAI 2026 Oral | 告别注意力与热传导！北大清华提出WaveFormer，首创波动方程建模视觉
北大清华团队在AAAI 2026 Oral论文中提出WaveFormer，首创用波动方程建模视觉。它将特征传播写成欠阻尼波动方程，实现频率 - 时间解耦，在多任务验证中速度、效率与精度全面超越。
刚刚，OpenAI前CTO：战胜LLM不确定性的方法找到了！
OpenAI前CTO创立的Thinking Machines Lab发布研究《战胜LLM推理中的不确定性》。研究指出LLM推理不确定性主因是批处理大小变化，而非常见认为的GPU并行性等。还给出实现批处理不变性的方案及实验结果。
算力十年狂飙100000倍，他却每天担心破产！黄仁勋亲述：如何用“30天危机感”逆袭万亿AI市场
英伟达推出 CUDA Toolkit 13.1，号称 20 年来最大更新，有 Tile 编程等亮点。黄仁勋回顾创业，称每天有破产危机感。他还谈 AI 发展、应用、意识及工作影响等，认为 AI 会创造新工作，也能缩小技术鸿沟。
AGI新技术路线：下一代稀疏注意力机制Monte Carlo Attention开源
超对称技术公司开源了 Monte Carlo 注意力机制，用于新版基座模型 BigBang - Proton。它在二进制块编码技术上，用块间代表交流机制实现线性复杂度，解决了传统方法的缺点，可实现理论上无限的上下文长度，对现有预训练技术和硬件设计影响深远。
A社你解释下，啥叫Sonnet 5比Fable 5还贵？
Anthropic推出新版性价比模型Sonnet 5，定位为“最能干活”，能力提升但价格暗藏玄机。开发者实测发现，新分词器使Token消耗增加，实际花费可能比Opus还高，且有性能相近但价格更低的替代模型。
Cache Me If You Can：陈丹琦团队如何「抓住」关键缓存，解放LLM内存？
普林斯顿大学陈丹琦团队新论文聚焦长上下文语言模型 KV 缓存问题。传统 KV 缓存大小随输入文本长度线性增长，此前方法难公平比较。团队提出「KV 足迹」指标，改进方法并推出 PruLong 优化内存，节省空间且保性能。
我的 AI 原生开发流程：一个真实案例的完整复盘
作者复盘用 AI 给 App 加新功能的开发流程，指出 AI 原生开发本质还是传统流程，但执行主体从人变成 Agent，人是指挥官，确认决策；各环节有变化，文档更重要，大部分开发类 Skills 没必要。
arXiv脱离康奈尔，正式单飞
arXiv 7 月 1 日脱离康奈尔大学，以独立非营利组织 arXiv, Inc. 开启新篇章。功能暂不变，新架构由董事会治理。独立因财务、体制和 AI 压力，承诺免费但未明确是否引入付费功能。
突破类脑模型性能瓶颈：校正频率偏置实现性能与能效双突破｜NeurIPS 2025
香港科技大学（广州）等团队在NeurIPS 2025论文指出，脉冲神经网络（SNN）性能不佳根源是频率偏置，非二进制激活。团队提出Max - Former架构，校正频率偏置，实现性能与能效双突破，卷积架构也适用。
如何重现 DeepSeek 推理性能突破
DeepSeek-V3 是热门开源大模型，采用大规模 MoE 架构，优化推理性能是工程难点。阿里团队在 RTP - LLM 完成优化，对齐其推理系统性能，分享关键技术、不足与思考，还提及对 Qwen3 模型的优化策略。