「硬件瓶颈」共找到 1029 篇相关文章
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
智能体如何学会「想象」？深度解析世界模型嵌入具身系统的三大技术范式
长期以来具身智能系统缺预测力，世界模型让智能体有了‘想象’未来的能力。中科大等机构团队综述将现有研究划分为模块化、顺序、统一三大架构集成范式，并指出未来研究方向。
摩尔线程的野心，不藏了
上市15天后，摩尔线程在首届聚焦全功能GPU的开发者大会上，围绕MUSA推出诸多新品，包括新GPU架构、芯片、智算集群和硬件产品，还将开源核心组件，构建生态，其架构创新定义未来AI产业格局。
英伟达亲手终结CUDA「护城河」？传奇芯片架构师引发争议
英伟达CUDA宣布20年来最重大更新，引入CUDA Tile技术，降低开发门槛。芯片界传奇人物Jim Keller质疑此次更新是否终结CUDA「护城河」，文章分析了相关问题，指出瓦片架构对英伟达内外移植性的不同影响。
黄仁勋手撕「AI泡沫」论！英伟达570亿铁拳暴击，显卡全断货
英伟达Q3 2026财报显示单季度营收达570亿美元，数据中心业务同比狂涨66%。黄仁勋称AI不是泡沫，而是计算范式从通用CPU转向加速式GPU计算的必然。当前多数AI公司估值高、收入低，英伟达作为‘卖铲人’大获全胜。
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
【DeepSeek-OCR系列第一篇】Language Modelling with Pixels【ICLR23】
当前主流语言模型依赖固定词表，扩展到多语言、多脚本时面临覆盖受限、计算昂贵、鲁棒性差等问题。ICLR 2023论文提出不依赖词表的PIXEL模型，通过将文本变成图像用视觉Transformer理解，实验验证其有跨语言、抗噪声等优势。
牛芯基于UB协议，以IP筑牢生态根基
本文围绕牛芯半导体在UB协议生态中的IP布局展开。UB协议填补国内空白、打破国外垄断，牛芯的PHY IP等取得进展。还介绍其设计理念、架构优势等，如对等架构、单边语义等，以及在内存池、拥塞控制等方面的应用，助力开放算力生态。
里程碑！逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO，语音AI迎来新纪元
逻辑智能发布全球首个完全开源语音大模型框架LLaSO，它像“全家桶”，提供高质量数据、统一评测基准和强大基础模型。语音大模型发展遇瓶颈，LLaSO框架及参考模型LLaSO - Base有望打破僵局。
ICCV 2025 | 基于时序增强关系敏感知识迁移的弱监督动态场景图生成
北大王选所团队发表论文 TRKT，针对弱监督动态场景图生成任务目标检测质量瓶颈，提出时序增强关系敏感知识迁移方法，含关系敏感知识挖掘和双流融合模块，实验证明能提升场景图生成质量。