
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench
大模型能否为不同硬件平台生成高性能内核?南大、浙大提出跨平台内核生成评测框架MultiKernelBench在深度学习模型的推理与训练过程中,绝大部分计算都依赖于底层计算内核(Kernel)来执行。计算内核是运行在硬件加速器(如 GPU、NPU、TPU)上的 “小型高性能程序”,它负责完成矩阵乘法、卷积、归一化等深度学习的核心算子运算。
在深度学习模型的推理与训练过程中,绝大部分计算都依赖于底层计算内核(Kernel)来执行。计算内核是运行在硬件加速器(如 GPU、NPU、TPU)上的 “小型高性能程序”,它负责完成矩阵乘法、卷积、归一化等深度学习的核心算子运算。
github排名第一,视觉模型与自动化 这两年,RPA+AI(智能自动化流程)经常被提及,在企业/机构数字化转型过程中,自动化和智能化是提升效能的重要方式,而迈向自动化和智能化的第一步则是机器人流程自动化(RPA)。
你是否曾被 AI 生成视频的惊艳开场所吸引,却在几秒后失望于⾊彩漂移、画面模糊、节奏断裂? 当前 AI 长视频⽣成普遍⾯临 “高开低走 ” 的困境:前几秒惊艳夺⽬ ,之后却质量骤降、细节崩坏;更别提帧间串行生成导致的低效问题 —— 动辄数小时的等待,实时预览几乎难以企及。
在软件领域,Vibe Coding 的核心在于:让开发者摆脱繁琐、低产出的代码编写,把体力活交给 AI,从而专注于更高维度的产品迭代与创意探索——追求的是 效率 + 创意 的双重突破。
一份全新GPT-5系统提示词,在GitHub中悄然泄露,足足有17803 token。内容设计超精细,用户对齐、拟人风格、输出质量等全面覆盖。
一次虚拟「约会」,让一位76岁的老人走出了家门,却再也没能回来。屏幕那端的「她」,是Meta AI打造的聊天机器人——会说甜言蜜语,也会撒谎自称是真人。这不仅是一场个人悲剧,也揭开了AI伴侣背后的商业逻辑与安全漏洞。
DeepSeek涨价了。 智东西8月23日报道,8月21日,DeepSeek在其公众号官宣了DeepSeek-V3.1的正式发布,还宣布自9月6日起,DeepSeek将执行新价格表,取消了今年2月底推出的夜间优惠,推理与非推理API统一定价,输出价格调整至12元/百万tokens。这一决定,让使用DeepSeek API的最低价格较过去上升了50%。
对于计算任务负载来说,越是专用,效率就越高,谷歌的 TPU 就是其中的一个典型例子。它自 2015 年开始在谷歌数据中心部署后,已经发展到了第 7 代。目前的最新产品不仅使用了最先进的制程工艺打造,也在架构上充分考虑了对于机器学习推理任务的优化。TPU 的出现,促进了 Gemini 等大模型技术的进展。
此前在2023年年末,彼时拼多多的市值曾一度逼近阿里,引得“退隐江湖”许久的阿里创始人马云罕见地在内网发声,“AI电商时代刚刚开始,对谁都是机会,也是挑战。我们要有信心,阿里会变,阿里会改”。马云的这番话除了给员工吃下一颗定心丸外,也为阿里电商的未来定了调。
起猛了,周末发现,微信又上一个新的跟AI相关的功能了。 他们正在灰度内测AI播客。 入口在一个非常隐蔽且神奇的地方,叫快讯。