自 2004 年开源发布以来，LAMMPS 在材料建模领域得到了广泛应用，其全称为 Large-scale Atomic/Molecular Massively Parallel Simulator...
Aeon 是一个专注于时间序列处理的开源 Python 库，其设计理念遵循 scikit-learn 的 API 风格，为数据科学家和研究人员提供了一套完整的...
清华大学智能产业研究院（AIR）联合地瓜机器人和求之科技，将在机器人领域旗舰会议ICRA 2025上主办第四届Sim2Real挑战赛（以下简称 "S2R...
在计算机视觉领域，目标检测技术一直是研究的热点与难点。随着应用场景的不断拓展，传统的闭集检测逐渐显露出其局限性，开放词汇检测（O...
去年 11 月，腾讯推出 Hunyuan3D 生成模型，是业界首个同时支持文字和图像生成 3D 的开源大模型。紧接着不到一个月，微软便发布了全新框...
2024 年尾，国际人工智能顶会「第 39 届人工智能年会」(The 39th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2025) 公布...
Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。更多 TVM 中文文档可访问 →[链接]
超参数优化是深度学习模型开发过程中的一个核心技术难点。合适的超参数组合能够显著提升模型性能，但优化过程往往需要消耗大量计算资源...
最近在 SGlang 仓库下做了一段时间的开发和学习，对 SGLang 的一些比较新的 Feature 也开始有一些了解。这篇文章就是尝试来梳理一下 SGL...
触觉感知是智能机器人和人机交互的重要能力之一，但如何实现高精度、快速响应的触觉传感仍然面临诸多挑战。传统触觉传感器在力的测量中...
vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。
本文将详细解读 NeurIPS 2024 最佳论文："Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction（视...
老者摸着胡须，目光炯炯望着我：刚刚我看路边有人弄丢了几把铲子，想必是你弄丢的，那让我来考考你，你丢的是这把金铲子，还是这把银铲...
繁重多样的内容创作，一直以来都让职场人“年会不消停”。好消息是，在大模型改变一切的今天，讯飞星火准备杜绝职场人的年终季内耗现象。
2012 年，在传说中的「末日之年」，移动互联网迎来了爆发期。随着 3G 网络的普及、智能手机价格下探，加之微信、米聊为代表的类通信应用...
NVIDIA 新发布的 Jetson Orin Nano Super 可将生成式 AI 性能提升至1.7 倍，支持科技爱好者、开发者和学生使用的主流模型。
在深度学习模型部署和优化领域，计算效率与资源消耗的平衡一直是一个核心挑战。PyTorch 团队针对这一问题推出了创新性的技术方案——在其...
博客来源：[链接] 。by IBM and Meta 。这里主要是汇总一下 FSDP2 和 FP8 训练相关的内容，目前的实践主要集中在 TorchTitan（DTensor，...
以智能手机为例，当你走进门店买到一部心仪已久的手机，这个看似简单的动作背后，其实涉及全渠道、全价值链和全生命周期管理。手机公司...
一条纵向的街道上有着许多新年的装饰，出现许多忙碌的身影，他们正在摆放各种花。许多顾客正在走动。此时，小编正站在花市的中央，看着...
12 月 28 日，上海已经进入初冬，寒冷的天气也抵挡不住大家的热情，现场座无虚席，交流氛围浓烈，从行业挑战到技术创新，从应用场景到落...
循环状态空间模型（Recurrent State Space Models, RSSM）最初由 Danijar Hafer 等人在论文《Learning Latent Dynamics for Planning fr...
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU ...
缩放定律（Scaling Law）为深度学习模型的设计和训练提供了理论指导，特别是在构建和训练大规模模型时，如何有效地分配有限的计算资源以...
东方古镇的打铁花，拉斯维加斯的烟花秀，盛大的花火表演总会在岁末年初的时候，吸引世界各地人们的目光。一年一度的科技展会，也起到烟...
在刚刚结束的 CES 2025 主题演讲中，黄仁勋身着新皮衣揭开了 RTX 5090 的面纱，闲言少叙，直接来看性能与售价：
特征选择是一个识别数据集中最具相关性变量的过程，其主要目标是提升模型性能并降低系统复杂度。传统特征选择方法存在一定局限性。变量...
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