「多精度气动融合」共找到 736 篇相关文章
PRSA 2025 | RPI Nithin Somasekharan、Shaowu Pan（潘韶武）：突破柯尔莫哥洛夫屏障——面向模型降阶的可学习加权混合自编码器
本文将线性POD与非线性Autoencoder通过可学习参数融合，提出可学习加权混合自编码器架构。在多数据集验证中，该方法克服了POD和纯AE的局限，在复杂PDE系统预测中表现出色，或可降低大规模计算成本。
腾讯发布大模型思考早停算法SpecExit，效果无损，端到端加速2.5倍！
腾讯为破解大模型长思维链效率难题，提出思考早停算法SpecExit，将思考早停与投机采样融合，在不影响准确性前提下，在vLLM上实现端到端加速2.5倍，还能缩短思维链长度。
POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架
针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。
安谋科技发布“周易”X3，一场“中庸”的突围 | 甲子光年
11月13日安谋科技发布“周易”X3 NPU IP，专为端侧AI打造。当前端侧AI市场不确定大，芯片设计难平衡专用与通用。“周易”X3采用DSP+DSA融合架构，转向混合浮点，提升带宽，搭配开放软件平台，在多方面找到平衡。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。
光掩模版：芯片产业的 “隐形胜负手”
光掩模版是芯片制造的“微观底片”，其制造流程复杂，精度要求达纳米级。全球市场规模持续增长，亚太占比超60%。中国企业已在部分环节突破，但仍面临高端设备依赖、材料瓶颈和人才短缺挑战。未来技术融合与国产化生态建设将助力产业发展。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等：几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法，但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构，利用小样本气动数据监督学习几何特征，嵌入优化框架提升样本质量及优化效率，经翼型和机翼验证有效。
Sea AI Lab 揭秘：你费尽心力调的 LLM 一直在崩溃？罪魁祸首可能只是一个参数：BF16
Sea AI Lab 和新加坡国立大学研究指出，强化学习微调中训练不稳定和性能瓶颈，根源是数值精度 BF16。其低精度造成“训练 - 推理不匹配”，使训练易失败。将精度切换到 FP16 可解决问题，提升模型表现。
Meta通过简单算术解锁LLM SoTA性能
大型语言模型训练耗算力与时间，传统模型融合方法有局限。本文提出SoCE新方法，通过筛选专家模型、非均匀加权平均融合，在多评测中实现先进性能，为LLM优化提供新思路。