谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模型,Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
谷歌之后,英伟达入局扩散大语言模型,Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍近日,NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM,以无需训练的即插即用加速方案,实现了推理速度的突破!通过创新的技术组合,在不依赖重新训练模型的前提下,该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据,解析其核心优势。
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近日,NVIDIA 联合香港大学、MIT 等机构重磅推出 Fast-dLLM,以无需训练的即插即用加速方案,实现了推理速度的突破!通过创新的技术组合,在不依赖重新训练模型的前提下,该工作为扩散模型的推理加速带来了突破性进展。本文将结合具体技术细节与实验数据,解析其核心优势。
在人工智能技术风起云涌的当下,量化投资行业正迎来新一轮深刻变革。
主席在《矛盾论》中强调"具体问题具体分析,是Marxism的活的灵魂"。而在AI领域,我们终于有了一个能够践行这一哲学思想的技术框架——MAS-ZERO,帮我们构建能够因地制宜、因时制宜的智能系统。
来自上海人工智能实验室团队的最新成果 Linear-MoE,首次系统性地实现了线性序列建模与 MoE 的高效结合,并开源了完整的技术框架,包括 Modeling 和 Training 两大部分,并支持层间混合架构。为下一代基础模型架构的研发提供了有价值的工具和经验。
七万年前,智能人凭借虚构故事的能力完成了第一次认知革命。 一万年前,农业革命让我们从狩猎采集者变成了农民。 三百年前,科学革命让我们成为了地球的主宰。 而今天,我们正站在第三次认知革命的门槛上——这次,讲故事的不再只是人类。
继陆续改变搜索、电商、家电、汽车等诸多行业后,DeepSeek以及其代表的AI技术正在深入改变资讯客户端。
当别人还在抢流量,快手已经在抢效率了。5月27日,快手发布2025年第一季度财报。其营收同比增长10.9%至326亿元,经调整净利润达46亿元,保持8个季度盈利,经调整净利润率提升至14%。
文章探讨人们对AI生成内容的鉴定行为本质:技术层面无意义,因AI可精准模仿人类风格,而内容价值应取决于质量而非来源。分析鉴定行为源于人类中心主义偏见和社会表演需求,预测未来实质性鉴定将消失,但表演性鉴定会因社交攀比持续存在。
AI独角兽Builder.ai通过虚构技术能力和伪造数据骗取微软、软银等超4.5亿美元投资,最终因营收造假、技术谎言曝光而破产。文章揭露其“AI自动化”实为人工外包的骗局,并列举多个类似伪AI公司案例,提出投资者需警惕“AI包装”,加强技术验证与监管审计。
又有一个 AI Scientist 的论文通过了顶会同行评审。
Context 是一家开发人工智能办公套件的初创公司,于5 月 28 日宣布完成 1100 万美元种子轮融资,由 Lux Capital 领投,高通创投和 General Catalyst 跟投。此轮融资使公司总融资额达到约 1575 万美元,估值达 7000 万美元。
AI建模界的“作弊神器”真的来了!
英伟达赚麻了!AI推理全面爆发,芯片巨头2026财年Q1营收达441亿美元,净利润飙升至188亿美元,双双远超市场预期!
智能体作为当前人工智能的一个重要分支,推动了AI技术的深化和发展。通过模拟生物智能的机制,智能体能够在复杂环境中进行自主决策和行动,提升了AI的应用能力和智能化水平。
关注我的人可能知道,我在得到开了一个专栏——《快刀广播站》。为了写专栏,我每周大概会试用体验不下几十款国内外的AI产品。
快手、京东、小红书、金铲铲……超5万爆款手机应用,刚刚涌进了你的电脑桌面?这个时代的PC流量,还是一片亟待掘金的蓝海。现在,这个月活5亿的巨大市场,腾讯、微软、英特尔、高通,已经下场。「跨端+AI」一合体,你的PC将瞬间化身「超级电脑」!
EfficientLLM项目聚焦LLM效率,提出三轴分类法和六大指标,实验包揽全架构、多模态、微调技术,可为研究人员提供效率与性能平衡的参考。
DeepSeek 猝不及防地更新了,不是 R2,而是 R1 v2。
“今天的寒门,是不懂AI的家庭”,这个观点一落入眼帘,就抓住了海淀妈妈郑瑞虹的注意。
对于会计部门而言,总账系统是最为关键的软件。作为汇总所有财务交易的核心枢纽,它提供了生成准确财务报表所需的基础数据。本周三,Rillet 宣布完成 2500 万美元 A 轮融资,由红杉资本领投,现有投资者跟投。
Pangu Ultra MoE 是一个全流程在昇腾 NPU 上训练的准万亿 MoE 模型,此前发布了英文技术报告[1]。最近华为盘古团队发布了 Pangu Ultra MoE 模型架构与训练方法的中文技术报告,进一步披露了这个模型的细节。
刚刚,可灵2.1正式上线了。
视觉语言模型(Vision-Language Models, VLMs),为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。
AI越来越聪明,但如果它们反应慢,效率低,也难以满足我们的需求。
全球最贵估值科技公司,AI 巨头 Palantir 如何合理定价?
你是否曾对大语言模型(LLMs)下达过明确的“长度指令”?
复刻DeepSeek-R1的长思维链推理,大模型强化学习新范式RLIF成热门话题。
即使RLVR(可验证奖励强化学习)使用错误的奖励信号,Qwen性能也能得到显著提升?
大语言模型遇上加密数据,即使是最新Qwen3也直冒冷汗!
马上端午节了,我准备出去旅游。