英伟达最强B200算力浪费60%!普林斯顿团队出手,利用率升至71%
英伟达最强B200算力浪费60%!普林斯顿团队出手,利用率升至71%所有用英伟达Blackwell B200的人,都在花冤枉钱??
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3月17日,楽天(乐天)集团正式发布了Rakuten AI 3.0模型,号称是“日本国内最大规模的高性能AI模型”。官方宣传的参数量为约7000亿,并且日语特化,Apache 2.0开源许可,还拿了日本经产省和NEDO的GENIAC项目补助。
当 Transformer 席卷计算机视觉领域,高分辨率图像、超长序列任务带来的算力与显存瓶颈愈发凸显:标准 Softmax 注意力的二次复杂度,让 70K+token 的超分辨率任务直接显存爆炸,高分辨率图像分割、检测的推理延迟居高不下。
就在刚刚,Moonshot AI(月之暗面)发布了一项足以撼动 Transformer 底层的研究:《Attention Residuals》。海外科技大 V,谷歌高级AI产品经理 Shubham Saboo 直接开启了“高赞”模式:“他们触碰了那个十年没人敢碰的部分。”
ListenHub ASR 语音识别 API 全新上线,无限免费。 API 特点: 本地离线转录,无需 API Key,安装即可使用。专为 Agent 设计,方便你的 Claude Code 和龙虾🦞直接接入自动化工作流。
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OpenClaw推出v2026.3.7-beta.1,史上最密集一次更新:89项提交、200+Bug修复,核心亮点是全新ContextEngine插件接口——上下文管理终于可以「自由插拔」,不动核心代码就能换策略。这次更新值得每一个做AI Agent的人认真看。
3月6日,腾讯混元发布了一篇名为“HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing”的技术报告。提出了一种崭新的功能性记忆(functional neural memory)范式(weight unleashing),
近日,深度学习领域重要底层优化技术 FlashAttention 迎来大版本更新。FlashAttention 核心作者、普林斯顿大学助理教授 Tri Dao 表示,在 Blackwell GPU 上,即使瓶颈截然不同,注意力机制的执行速度现在也几乎与矩阵乘法一样快了!
人类在创作艺术时,大脑并非一味地输出,而是在每一笔落下时都在进行着复杂的、难以言表的 “视觉优化”。