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LightX2V fp4 quant kernel代码笔记

这是关于 LightX2V 里 `lightx2v_kernel` 做 FP4 量化 GEMM 的读码笔记,解释接口和约束、kernel 关键路径等问题,还介绍 NVFP4 和 MX-Formats 量化原理、代码实现,以及 LightX2V 项目中的实际使用。

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AI 本地跑?Google 新开源模型上线,本地量化后占用不到 200MB 内存,支持百余语言

Google DeepMind推出开源嵌入模型EmbeddingGemma,专为本地设备高效运行设计。它用Matryoshka方法和量化感知训练,提升效率。在MTEB测试中成绩佳,支持百余种语言,内存占用少,已集成多种工具。

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金融Agent再获近2亿加码!启明红杉高瓴集体押注,5个月内连获两轮融资

近日,讯兔科技完成近2亿元A轮融资,5个月内连获两轮。其核心团队有投研基因,产品Alpha派服务超8万投研人员。投资人看好其发展,认为2026年垂直领域AI应用将爆发。

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【博客转载】CUDA Vectorized Memory Access (文末送书)

文章展示如何用向量化内存访问提高CUDA函数有效内存带宽,实现朴素自定义设备内存拷贝函数,对比不同数据类型、大小及方法的性能,得出拷贝数据单元多、单元大及以8或16字节向量化单元拷贝可提升带宽等结论。

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去往 Capital One 的俞栋,曾是 Hinton 的「救命恩人」

近日原腾讯AI Lab副主任俞栋加入Capital One。此前他和邓力曾在微软为Geoffrey Hinton雪中送炭,挽救深度学习研究。如今邓力、俞栋等技术大佬纷纷投身金融公司,或是因薪资、挑战和资源等因素。

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DeepSeek刚提到FP8,英伟达就把FP4精度推向预训练,更快、更便宜

DeepSeek提及针对国产芯片的FP8量化设计,引发对大模型量化策略关注。不久后英伟达发力低精度量化,将NVFP4策略拓展到预训练阶段,其方案能解决核心挑战,实验证明NVFP4在大规模训练中可行。

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挑战 1 比特!ETH Zürich 秦浩桐:如何把大模型「塞进」小设备?| IJCAI 2026

IJCAI 2026大会上,秦浩桐给出创新解法,挑战无需重训的“后训练量化”极限,将庞大的LLM强行压缩至极端的1比特与2比特。其团队的BiLLM与SqueezeLLM打破了后训练量化魔咒,还指出极低比特量化的三大挑战。

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9位顶级研究员连讲3晚,华为盘古大模型底层研究大揭秘

华为诺亚方舟实验室成果颇丰,4月开发千亿级通用语言大模型Pangu Ultra,5月推出稀疏大语言模型Pangu Ultra MoE。5月28 - 30日,机器之心联合举办分享会,9位研究员揭秘量化、剪枝等关键技术突破。

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Perplexity不仅没死,而且很强

文章对比通用AI搜索与Perplexity,指出通用AI搜索用于金融投资不够严谨准确,而Perplexity从专业金融API拉取数据,集成权威数据源,准确度高。在此基础上推出的Perplexity Computer功能强大,是严肃工具。

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大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷,阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架,梳理两类前沿技术,通过实验揭示瓶颈,为轻量化推理指明路径。

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