「大规模计算」共找到 880 篇相关文章
揭秘 | 桥梁缺陷检测新突破：模型压缩42%，精度几乎不掉
全国公路桥梁超百万座，传统人工巡检效率低且有安全风险，现有深度学习检测模型体积大、计算量高。研究团队提出LBSD - YOLO网络，通过创新实现轻量化，实验显示模型瘦身但性能不减，有重要应用价值。
GLM-5.2 正式发布：开源之王来了，摸到了Opus-4.8
GLM-5.2正式发布，主打长程任务能力，有1M token上下文窗口且完全开源。它在长程任务基准评测中表现出色，与顶级闭源模型差距缩小，还解决了超长上下文计算成本问题，同时应对了模型‘作弊’情况。
ICLR 2026 Oral｜大模型总爱「想太多」？ DECS从源头消除冗余思考，实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题，造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性，提出DECS框架，在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
智谱首秀工程实战经验！Coding Agent日均数亿次调用，GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎，随着用户和调用量上涨，Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客，披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
大模型能“原地”改参数了！字节Seed&北大新论文：测试时推理无需加层重训练
字节Seed和北大研究团队提出In - Place TTT方案，让大模型能“原地改参数”。它复用Transformer的MLP模块，解决现有TTT架构不兼容、计算效率低和优化目标不匹配问题，实验证明可提升模型长文本任务表现。
作业帮Flink On K8s落地实践
本文分享作业帮2025年Flink on k8s的探索与实践，包括选型思考、平台架构演进等关键内容。介绍了历史on Yarn模式的问题，阐述选型Flink K8s Operator模式的原因，还提及任务状态观测、环境资源成本等，分析核心问题并给出解决方案。
视频生成太慢？英伟达、谢赛宁等发布TMD框架，实现70倍加速
大规模视频扩散模型采样效率低，应用受限。英伟达联合谢赛宁等提出TMD框架，将大型视频扩散模型蒸馏为少步生成器。实验显示，TMD能实现超70倍加速，质量损失小，用户也更偏好其生成的视频。
AI 唱得比顶流歌手还精准！周亚辉盛赞百倍跃进，高晓松直言：AI 和我不是一个创作机制
近日昆仑天工发布 Mureka V8 音乐大模型，昆仑天工董事长周亚辉称其标志 AI 音乐达大规模工业化应用成熟度。高晓松认为 AI 与自己创作机制不同，但也肯定其能力，当前 AI 音乐正重塑产业权益结构。
AI破解500年《纽伦堡编年史》天书！仅用1小时，隐藏惊天真相被揭开
500年前《纽伦堡编年史》中的手写注释难倒人类学者，Gemini 3.0 Pro仅用1小时就给出解读，识别出注释与圣经年代学体系计算有关。它攻克视觉识别、解读缩写、还原历法转换表三大难题，展现惊人能力。
JCP | 中科院力学所孙振旭研究员团队：关于物理信息神经网络的预处理：如何在流体力学中更好地利用数据
物理信息神经网络（PINNs）为求解微分方程正反问题提供灵活框架，但数据预处理领域待探索。本文提出数据预处理方法，通过对数据和方程归一化，在四个湍流案例中提升PINNs流场重建预测准确度，不增计算成本。