「GPU内核算法」共找到 1007 篇相关文章
Skill Factory：三天手搓面向Harness设计的技能工厂（附AI coding实践）
作者分享从产品设计到算法落地全流程实践，指出当前做skill两种方式的问题，介绍面向Harness设计的技能工厂，包括生产模式、生态适配、迭代方向，还提及AI coding实践及各工具作用。
不止Deep，更要Wide：清华、无问芯穹发布多智能体系统WideSeek-R1，4B模型比肩671B模型！
清华与无问芯穹的RLinf团队提出「广度扩展」，发布多智能体系统WideSeek-R1。它采用「Lead-agent-Subagent」框架，经MARL端到端训练，4B模型在广度搜索任务表现比肩671B模型，且在标准QA任务也出色。
情人节暴击！下跪求婚的可以是机器人了
情人节，Unitree G1 人形机器人解锁求婚技能。背后是清华叉院等联合团队的 HuMI 框架，解决人形机器人数据采集难、效率低问题，通过硬件、交互与算法协同，实现低成本、高效全身操作策略学习。
Clawdbot首破10万星，火箭式登顶GitHub！硅谷现象级爆款太火了
Moltbot（原Clawdbot）在GitHub星标数首破10万，成全球增速最快开源项目之一，超越Linux内核。它应用场景丰富，但也有风险，如致投资血本无归、AI建宗教。其开发者分享了编程感悟。
Transformers v5 中的分词系统：更简洁、更清晰、更模块化
文章聚焦 Transformers v5 分词系统，介绍分词概念、流程、主流算法，对比 transformers 和 tokenizers 库。着重讲 v5 改进，如架构与词表分离，解决 v4 黑盒问题，还能从零训练专属分词器。
训具身模型遇到的很多问题，在数据采集时就已经注定了丨鹿明联席CTO丁琰分享
具身智能创企鹿明机器人联席CTO丁琰，分享具身智能数据采集现状、困境及新兴采集方式UMI。他强调具身模型问题多源于数据采集，还介绍鹿明产品FastUMI Pro，及其数据采集、模型训练生态。
连中摩尔沐曦海光，成都国资赢麻了
摩尔线程与沐曦上市引爆国产GPU赛道热情，其背后均有成都高新区国有资本身影。此前，成都高新区还是海光信息二股东，收获丰厚回报。它通过“以投带引”盘活产业链，推动产业升级。
从分钟级等待到20倍超速：LightX2V重写AI视频生成速度上限
今年，开源项目LightX2V在ComfyUI社区走红，单月下载超170万次。它是面向低成本、强实时视频生成的推理技术栈，能在消费级显卡上高效生成视频，还支持多种模型和硬件，覆盖不同用户需求。
DeepSeek V3到V3.2的进化之路，一文看全
知名AI研究者Sebastian Raschka发布深度博客，详细梳理DeepSeek V3到V3.2进化历程。DeepSeek V3.2性能对标GPT - 5和Gemini 3.0 Pro，且为开放权重模型，报告涵盖众多有趣领域和知识。
5Y News｜祝贺摩尔线程成功登陆科创板！
2025年12月5日，摩尔线程在科创板上市，成中国首家登陆资本市场的全功能GPU企业。它以自主创新为根基研发芯片，构建起技术体系，商业表现佳，上市募资将投入芯片研发，助力国家数字经济发展。