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    告别 GPU 算力浪费!DeepSeek 条件记忆技术:让大模型检索静态知识更高效

    告别 GPU 算力浪费!DeepSeek 条件记忆技术:让大模型检索静态知识更高效

    当企业级大语言模型(LLM)在回答“iPhone 15 的电池容量是多少?”或“标准 NDA 条款包含哪些内容?”这类问题时,它正在动用为复杂推理设计的昂贵 GPU 计算资源——仅仅为了检索一段静态信...
    新技术# DeepSeek# Engram# 条件记忆
    2周前
    0180
    SDNQ 量化:跨平台模型压缩方案,显著降低显存占用并提升推理速度

    SDNQ 量化:跨平台模型压缩方案,显著降低显存占用并提升推理速度

    SDNQ(Stable Diffusion Next Quantization) 是 SD.Next 中集成的一套全平台量化系统,支持 19 种整数量化 与 69 种浮点量化 方案,可在 英伟达、AM...
    新技术# SDNQ# 模型压缩
    3周前
    01420
    DeepSeek发布mHC技术论文:流形约束超连接让大模型训练更稳更省成本,已验证270亿参数量

    DeepSeek发布mHC技术论文:流形约束超连接让大模型训练更稳更省成本,已验证270亿参数量

    2026年初,中国AI初创公司DeepSeek发布了一篇重磅技术论文,由创始人梁文锋合著。论文提出对基础AI模型训练的核心架构进行重新设计,推出全新技术“流形约束超连接(mHC)”,旨在以更低成本训练...
    新技术# DeepSeek# mHC
    4周前
    0250
    宾大与伯克利提出 Vibe Space,让 AI 理解视觉概念的“vibe”

    宾大与伯克利提出 Vibe Space,让 AI 理解视觉概念的“vibe”

    当 AI 被要求“融合一个小提琴演奏者和一个吉他演奏者”,它该生成什么?是乐器颜色的平均?演奏姿态的混合?还是创造出一种新型弦乐器演奏者——比如手持鲁特琴、姿势介于两者之间的形象? 传统方法往往停留在...
    新技术# Vibe Space
    1个月前
    0320
    阿里云新系统 Aegaeon:用 213 个 GPU 实现 1,192 个的推理能力

    阿里云新系统 Aegaeon:用 213 个 GPU 实现 1,192 个的推理能力

    阿里云在 ACM SOSP 2025(操作系统原理研讨会)上发表了一篇经同行评审的论文,介绍其名为 Aegaeon 的新型 GPU 池化系统。该系统在阿里云 Model Studio 平台的多月生产测...
    新技术# Aegaeon# 阿里云
    3个月前
    0810
    华为开源 SINQ:新型量化技术让大模型在消费级显卡上高效运行

    华为开源 SINQ:新型量化技术让大模型在消费级显卡上高效运行

    随着大语言模型(LLM)参数规模持续增长,部署成本已成为制约其广泛应用的主要瓶颈之一。 华为苏黎世计算系统实验室近日推出一项名为 SINQ(Sinkhorn-Normalized Quantizati...
    新技术# SINQ# 华为# 量化技术
    4个月前
    01120
    Self-Forcing++:一种无需长视频训练即可生成高质量长视频的新方法

    Self-Forcing++:一种无需长视频训练即可生成高质量长视频的新方法

    近年来,扩散模型在图像和短片视频生成方面取得了突破性进展。然而,当扩展到长视频生成(如数十秒甚至数分钟)时,现有方法普遍面临一个核心问题:质量随长度增加而显著下降。 这主要源于两个限制: 计算成本高...
    新技术# Self Forcing# 字节跳动
    4个月前
    02060
    英伟达推出LONGLIVE:单卡实现实时交互式长视频生成

    英伟达推出LONGLIVE:单卡实现实时交互式长视频生成

    AI生成视频正从“几秒特效”迈向“分钟级叙事”。 长期以来,生成高质量、长时间连贯的视频是AI内容创作的一大瓶颈。传统扩散模型虽能产出精美画面,却难以支持实时生成;自回归方法虽具备推理加速潜力,又常因...
    新技术# LONGLIVE# 英伟达
    4个月前
    01740
    用 Wi-Fi 信号生成房间图像?LatentCSI 结合 AI 实现高分辨率空间重建

    用 Wi-Fi 信号生成房间图像?LatentCSI 结合 AI 实现高分辨率空间重建

    东京科学研究所的研究团队近日提出一种新方法——LatentCSI,能够利用日常 Wi-Fi 设备采集的无线信号,结合预训练扩散模型,生成高分辨率的室内布局图像。 论文地址:https://arxiv...
    新技术# LatentCSI
    4个月前
    01560
    Q-Tuning:用“错误-不确定性”框架统一剪枝,提升微调效率

    Q-Tuning:用“错误-不确定性”框架统一剪枝,提升微调效率

    监督微调(SFT)正变得越来越重。 过去,SFT 只是大模型训练流程中的一个轻量级收尾步骤;如今,它已演变为一场计算密集型任务,其数据规模和训练成本常常逼近中期预训练阶段。在有限算力预算下,如何高效利...
    新技术# Q-Tuning
    4个月前
    0920
    Rolling Forcing:一种用于长视频生成的新型自回归扩散方法

    Rolling Forcing:一种用于长视频生成的新型自回归扩散方法

    在构建交互式世界模型、神经游戏引擎和沉浸式 XR 应用的道路上,一个核心挑战始终存在:如何实时生成高质量、时间连贯的长视频流? 当前主流的自回归视频生成方法虽能产出单段短片,但在生成多分钟连续视频时...
    新技术# Rolling Forcing# 长视频生成
    4个月前
    01450
    SageAttention3 发布:FP4 推理加速与 8 位训练新探索

    SageAttention3 发布:FP4 推理加速与 8 位训练新探索

    清华大学研究团队近日推出 SageAttention3,一项聚焦于提升 Transformer 注意力机制效率的新研究成果。该工作在推理阶段引入基于 FP4 的微缩放量化技术,并首次系统性探索了 8 ...
    新技术# SageAttention3# 清华大学
    4个月前
    0790
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