「算力 - 算法一体化」共找到 1363 篇相关文章
USC团队发布HumDex：攻克人形机器人数据瓶颈，低成本实现全身灵巧操控
南加州大学团队提出HumDex系统，结合高精度便携追踪、手部控制算法和人类数据预训练机制，打破人形机器人高质量数据采集瓶颈，提升全尺寸操作泛化能力，经实验验证效果显著。
内存减6倍、精度0损失，推理提速8倍！谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术，能将KV缓存6倍压缩、无精度损失，推理速度提升8倍，解决内存瓶颈问题，为大语言模型应用扫清障碍，引发业界关注，还致存储芯片巨头股价大跌。
Sand.ai开源发布MagiCompiler：突破局部编译界限，定义训推性能上限
大模型开发者面临速度与显存的两难选择，原生torch.compile有局限。Sand.ai开源MagiCompiler，突破传统编译界限，提出Compiler as Manager理念，解决算力与显存墙难题，性能实测亮眼，且接入简单。
“干了20年，没见过这阵仗”：一句话说明存储行情有多火
当前存储行情火爆成‘超级风暴’，产业链各方看法不一。AI算力驱动需求，致产能被挤占，行业从‘周期性短缺’到‘结构性缺货’，市场规则改变，上下游悲喜不同，终端厂商也面临诸多挑战。
刚刚，云计算一哥出手，大家AI Agent自由了
亚马逊云科技在re:Invent大会发布诸多面向Agentic AI的成果，包括Strands Agents SDK更新、模型定制工具等，还介绍了构建Agent的四个方面，展示了完整蓝图，指引AI时代新方向。
存储市场为何“超”了又“超”？
近日，闪迪宣布调涨NAND闪存合约价，三星等巨头财报业绩超预期。摩根士丹利预计存储行业将迎‘超级周期’。存储芯片全品类产品齐涨，终端与资本共振。本轮涨价因AI需求爆发与产能重构，未来市场前景好但有不确定性。
芯片就像重庆，英特尔说的
英特尔中国区董事长王稚聪将芯片比作重庆，称其城市规划与芯片剖面图相似。在重庆举办的大会上，英特尔展示新意，如18A工艺制程等，还在端侧和数据中心领域提出新观点与合作成果。
大小模型协同架构在金融智能投顾中的应用与挑战
本文整理自北银金科高级算法专家尹辰轩分享，介绍大小模型协同架构下的大模型投顾方案，能解决幻觉问题、优化回答深度。还提到 12 月 19 - 20 日 AICon 北京站聚焦多热门方向。
量化投资和金融科技的开源利器来了！
金融强化学习 (FinRL®) 是首个面向金融强化学习的开源框架，已发展成生态系统，有三层结构。其特点包括支持多算法、多市场环境模拟等，有完整流水线，还支持多数据源。
颠覆AI Agent开发，一个容器搞定所有开发环境！
AI Agent开发环境配置复杂，开源项目AIO Sandbox将浏览器、终端等工具整合到Docker容器，形成统一沙箱执行环境。它有一体化沙箱等亮点，还提供多语言SDK，能一键启动。