研究人员发现了一种方法，可以在无需进行矩阵乘法（MatMul）的情况下，依然保持大型语言模型的强大性能，甚至在参数规模达到数十亿时仍然有效。这一突破性技术有望显著提高计算效率，减少资源消耗，并为未来的AI模型...

随着计算机架构设计的发展，为了隐藏延迟，缓存层级在计算单元与主存之间不断增加。这些缓存在CPU之间部分共享，导致无法完全隔离共同托管容器的性能。奈飞的团队通过将CPU隔离的责任从操作系统转移到基于数据的解决...

GitHub上发布了一个名为“Flexible Vision Transformer”的仓库，该架构设计用于创建任意分辨率和纵横比的图像。与传统模型不同，FiT将图像视为变量大小的标记序列，在训练和推理过程中更有效地适应不同的图像大小。这...