在神经网络研究的前沿，我们正面临着模型精度与运行效率之间的权衡挑战。尽管架构优化、层融合和模型编译等技术已取得显著进展，但这些...
机器学习研究领域正经历着飞速发展，然而与此形成鲜明对比的是，已发表研究成果的代码实现往往缺失或难以获取。这种代码的缺失极大地阻...
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]
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。
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 ...
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近年来，深度学习在从大型语言模型(LLM)到机器人技术再到医疗人工智能的众多领域展现出了显著成效。随着研究资源的持续投入，这一领域通...
随着电动汽车和电子设备等行业的迅猛发展，高性能电池需求呈现出井喷式增长。作为下一代储能技术的核心，固态电池凭借更高的安全性、能...
你刚刚完成了一个机器学习模型的训练，其验证准确率达到了 95%。交叉验证结果显示性能稳定，项目相关方对此表示认可，正准备将模型部署...
病理图像包含了丰富的表型信息，依据病理图像进行病理诊断被广泛视为癌症诊断的「黄金标准」。其中，全视野切片图像 (Whole Slide Image...
在人工智能和机器学习领域，NVIDIA 公司凭借其 CUDA 计算生态系统和高性能 GPU 架构，已成为大型语言模型(LLM)训练与推理的主导力量。从...
随着大型语言模型(LLM)规模和复杂度的指数级增长，推理效率已成为人工智能领域亟待解决的关键挑战。当前，GPT-4、Claude 3 和 Llama 3 ...
清华大学 AIR GenSI 研究组联合清华大学药学院共同提出了一种用于蛋白质家族特异性生成建模的工具——ProfileBFN（即轮廓贝叶斯流网络）。...
随着大语言模型的快速发展，如何在不消耗大量计算资源的情况下优化模型性能成为业界关注焦点。模型权重合并技术提供了一种零训练成本的...
地球观测领域正经历着一场变革性的发展浪潮，其重要性与日俱增。从产业规模看，2024 年 5 月世界经济论坛报告显示，其潜在经济价值将从 ...
反向传播算法自四十年前问世以来一直作为深度学习的基石，然而仍然面临两项关键技术挑战：首先由于必须存储中间激活值用于梯度计算，导...
光驱动有机晶体 (Photo-actuated organic crystals) 在受到光照时能够发生形变，这种将外部刺激转换为机械运动的能力使其成为制备执行器...
过程奖励模型(PRMs)作为验证机制在提升大型语言模型(LLMs)性能方面展现出显著潜力。而当前 PRMs 框架面临三个核心技术挑战：过程监督和...
多发性硬化症 (Multiple sclerosis, MS) 是一种以中枢神经系统白质炎性脱髓鞘病变为主要特点的慢性致残疾病，多以青壮年人群为目标，故...
SmolVLM 是专为资源受限设备设计的一系列小型高效多模态模型。尽管模型规模较小，但通过精心设计的架构和训练策略，SmolVLM 在图像和视...
