近期，一个名为Salience DETR的项目引起了业界关注。该项目采用了层次化显著性过滤技术，对目标检测中的查询选择进行了优化。通过这种方式，Salience DETR在保持计算效率的同时，也提高了检测的准确性。这一技术的出...

扩散状态空间模型（DiS）是一种新型的扩散模型，它采用状态空间骨干代替了传统的U-Net处理图像数据。这种模型在保持计算效率的同时，能够处理长距离依赖问题，并且能够生成高质量的图像。与传统的U-Net相比，DiS模型...

清华大学与加州大学伯克利分校的研究团队在矩阵乘法领域取得了重大突破，提出了一种创新技术，该技术已经激发了进一步的优化。这一在核心计算操作上的进步，可能在各种应用中带来显著的时间、能源和成本节省。自2010...

Trigon 是一个允许开发者以类似 Python 的方式编写 CUDA 内核的库，近期正逐渐获得关注。该库的 GitHub 仓库中包含了一系列难度逐步提升的谜题，旨在鼓励开发者学习和掌握这一工具。这些谜题不仅有助于新手快速上手...

随着人工智能模型的不断发展，越来越多的研究人员开始研究如何在不影响模型准确性的前提下，提高模型的计算效率和内存利用率。LLM量化是一种后训练量化技术，可以使像OPT和LLaMA2这样的大型语言模型更具内存和计算效...

近期，人工智能研究的重点从单纯的准确性和广度转向了效率和深度。英伟达的H100销售和AI能源的不断增长凸显了该行业的规模。投资要求盈利，将研究重点转向了像Phi 2这样更小、更高效的模型，并强调从模型架构到部署...

近日，一项研究探讨了如何通过采用参数更少的微型语言模型，使得强大的语言模型更适合移动设备。研究人员发现，相较于传统的大型语言模型，微型语言模型在保证语言表达能力的前提下，可以极大地减少模型参数，从而显...

SegMamba是一种专为3D医学图像分割设计的模型，它提供了一种比Transformer架构更高效的替代方案。SegMamba采用全卷积神经网络架构，可以对3D医学图像进行有效的分割，尤其是在肿瘤分割方面表现出色。与传统的医学影...