Tile Language是一种简洁的领域特定语言（DSL），旨在简化和优化高性能GPU/CPU内核（如GEMM、Dequant GEMM、FlashAttention和LinearAttention）的开发流程。该语言采用类似Python的语法，并基于TVM（Tensor Virtual...

当前大多数针对连续信号的生成模型由于计算限制，通常需要在潜在空间中进行操作。然而，这项研究引入了一系列级联结构，使得生成过程可以直接在像素空间中进行。这一创新不仅显著提升了生成效率，还消除了对预训练变...

McGill-NLP实验室推出的Nano Aha Moment项目在GitHub开源，该项目通过极简架构实现高性能深度学习训练——仅需单个文件和一块GPU即可完成从零开始的完整参数调优，并复现了DeepSeek R1-Zero模型的训练范式。这一突破性...

近期，GitHub上开源了一个名为CrystalFormer的Transformer模型，该模型利用空间群对称性生成晶体结构，显著提高了晶体生成的效率和数据友好性。晶体结构在材料科学、化学和物理学等领域具有重要应用，传统方法通常依...

机器学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在学术界和工业界均取得了显著进展。本文从理论基础出发，系统性地介绍了机器学习的核心概念、算法分类及实际应用场景。监督学习、无监督学习和强化学习三大范式构成了机...

Nebius近日开源了Kvax项目，这是一个基于JAX框架的Flash Attention实现，专门针对长上下文训练场景进行了优化。Kvax通过创新的上下文并行技术和高效的文档掩码计算，实现了更快的训练速度和更高的数据密度压缩，在性...

Geometry Crafter 是一种前沿的几何估计模型，它创新性地利用视频扩散作为先验信息，实现了时间维度上的一致性几何估计。该技术能够以约1.5帧/秒的速度完成完整点云估计，同时具备精确的相机姿态估计能力。这一突破...

近期发表在arXiv上的研究论文提出了一种名为CellVTA的创新方法，该方法通过引入基于CNN的适配器模块，将高分辨率空间特征注入到基于视觉Transformer的模型中，显著提升了细胞实例分割的精度。这一技术突破在多个基准...