北京大学等研究团队优化了Sdcpp框架，通过引入Winograd算法和多项策略，显著提升了图像生成速度和内存效率，最高可提速4.79倍。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，但在需要多步推理的复杂任务中仍面临严峻挑战。
本文中，香港大学与 Adobe 联合提出名为 UniReal 的全新图像编辑与生成范式。该方法将多种图像任务统一到视频生成框架中，通过将不同类别和数量的输入/输出图像建模为视频帧，从大规模真实视频数据中学习属性、姿态、光照等多种变化规律，从而实现高保真的生成效果。
AutoPatent框架能够自动化生成高质量的专利文档，大幅提高专利撰写效率，有望简化专利申请流程，降低成本，促进创新保护。
大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了巨大突破，但在复杂推理任务上仍面临着显著挑战。现有的Chain-of-Thought（CoT）和Tree-of-Thought（ToT）等方法虽然通过分解问题或结构化提示来增强推理能力，但它们通常只进行单次推理过程，无法修正错误的推理路径，这严重限制了推理的准确性。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
基于昇腾算力的矩阵运算改进求解器框架，大幅提升Local Optimum跳出能力。
在过去的两年里，风险投资圈，以及广泛的技术生态中，关于 AI 原生应用的发展前景展开了深入讨论。我们目睹了技术价值从底层基础设施，逐步向平台和应用层转移的趋势，看到了对 AI Agent 演进的强烈关注，以及关于各个垂直领域 AI 应用发展的众多深入研究。
“它前进着，又跨过了新的一级台阶，耳边仿佛传来由远及近的低语：前方，即是世界。”
12月14日，昇思人工智能框架峰会召开，现场18家单位发布基于昇思的原生开发大模型成果。伴随AI框架生态进入“深水区”，昇思朋友圈也在持续扩容，多家上市公司已成为昇思生态建设的主力军。
