H100利用率飙升至75%!英伟达亲自下场FlashAttention三代升级,比标准注意力快16倍
H100利用率飙升至75%!英伟达亲自下场FlashAttention三代升级,比标准注意力快16倍大模型训练推理神作,又更新了!
大模型训练推理神作,又更新了!
近年来,人物动作生成的研究取得了显著的进展,在众多领域,如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而,现有工作大多只关注动作本身,以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。
大幅节省算力资源,又又又有新解了!!
近期,商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ,上海人工智能实验室,北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D(DG4D),通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting(GS)技术实现高效四维内容生成。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习,能够捕捉用户行为的多时间尺度模式,降低噪声影响,提升推荐系统鲁棒性。
Anthropic首席执行官表示,当前AI模型训练成本是10亿美元,未来三年,这个数字可能会上升到100亿美元甚至1000亿美元。要知道,GPT-4o这个曾经最大的模型也只用了1亿美元。千亿美刀,究竟花在了哪里?
给大模型加上第三种记忆格式,把宝贵的参数从死记硬背知识中解放出来!
大模型产业发展,需要可信中立的数据深加工平台,如何填补空白?
在训练大型语言模型(LLM)时,Adam(W) 基本上已经成为了人们默认使用的优化器。
一转眼,2024 年已经过半。我们不难发现,AI 尤其是 AIGC 领域出现一个越来越明显的趋势:文生图赛道进入到了稳步推进、加速商业落地的阶段,但同时仅生成静态图像已经无法满足人们对生成式 AI 能力的期待,对动态视频的创作需求前所未有的高涨。