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关键词: AI,AI芯片,AI硬件,etched,Sohu,ASIC芯片

AI芯片的创新从未停止。

关键词: AI框架,Transformer,模型训练,AI

上下文学习 (in-context learning, 简写为 ICL) 已经在很多 LLM 有关的应用中展现了强大的能力，但是对其理论的分析仍然比较有限。人们依然试图理解为什么基于 Transformer 架构的 LLM 可以展现出 ICL 的能力。

关键词: AI芯片,Sohu,GPU,H100

史上最快Transformer芯片诞生了！用Sohu跑Llama 70B，推理性能已超B200十倍，超H100二十倍！刚刚，几位00后小哥从哈佛辍学后成立的公司Etached，宣布再融资1.2亿美元。

关键词: Tokenizer,token,模型训练,扩散模型

在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。

关键词: AI角色,Character.ai,模型训练,Transformer

什么AI应用每秒处理20000个AI推理请求，达到2024年谷歌搜索流量的1/5？

关键词: AI,AI医疗,AI检测,AI医疗成像

SAX-NeRF框架，一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法，通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。研究者还建立了X3D数据集，并开源了代码和预训练模型，为X光三维重建领域的研究提供了宝贵的资源和工具。

关键词: 大模型,模型训练,Qllm-Eval,无问芯穹

基于 Transformer架构的大型语言模型在各种基准测试中展现出优异性能，但数百亿、千亿乃至万亿量级的参数规模会带来高昂的服务成本。例如GPT-3有1750亿参数，采用FP16存储，模型大小约为350GB，而即使是英伟达最新的B200 GPU 内存也只有192GB ，更不用说其他GPU和边缘设备。

关键词: Transformer,DeepMind,TransNAR,大模型,模型训练

DeepMind最近发表的一篇论文提出用混合架构的方法解决Transformer模型的推理缺陷。将Transformer的NLU技能与基于GNN的神经算法推理器（NAR）的强大算法推理能力相结合，可以实现更加泛化、稳健、准确的LLM推理。

关键词: sora,DreamTech,3D-DiT,Direct3D

2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。

关键词: NLP,openai,AI,AI算法,Transformer

文章讲述了彩云科技团队在改进Transformer架构方面的努力，尤其是推出的全新通用模型架构DCFormer，以及团队面临的种种挑战和突破。