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通过完全启用并发多块执行，支持任意专家数量（MAX_EXPERT_NUMBER==256），并积极利用共享内存（5kB LDS）和寄存器（52 VGPRs，48 SGPRs），MoE Align & Sort逻辑被精心设计，实现了显著的性能提升：A100提升3倍，H200提升3倍，MI100提升10倍，MI300X/MI300A提升7倍...
在InternVL-2.5上实现10倍吞吐量提升，模型性能几乎无损失。
视觉Token可以与LLMs词表无缝对齐了！
随着人工智能和大语言模型（LLMs）的不断突破，如何将其优势赋能于现实世界中可实际部署的高效工具，成为了业界关注的焦点。
大模型写代码早就是基操了，但让它写算法竞赛题或企业级系统代码，就像让只会煮泡面的人去做满汉全席 —— 生成的代码要么是 “铁板一块” 毫无章法，要么是 “一锅乱炖” 难以维护。
扩展无语言的视觉表征学习。
当我们遇到新问题时，往往会通过类比过去的经验来寻找解决方案，大语言模型能否如同人类一样类比？在对大模型的众多批判中，人们常说大模型只是记住了训练数据集中的模式，并没有进行真正的推理。
双人动作生成新SOTA！
2025 年，DeepSeek 爆火带动传统产品的智能化升级，如传统玩具向 AI 玩具转型。央视新闻调查数据显示，2025 年 1 月，国内某电商平台面向 3-6 岁儿童的 AI 早教玩具销量环比增长 6 倍。咨询公司 IMARC 的预测数据显示，2024 年全球 AI 玩具市场规模已达 181 亿美元，预计到 2033 年将增长至 600 亿美元。
如何从一张普通的单幅图像准确估计物体的三维法线和材质属性，是计算机视觉与图形学领域长期关注的难题。