SOLAMI是一个创新的VR端3D角色扮演AI系统，用户可以通过语音和肢体语言与虚拟角色进行沉浸式互动。该系统利用先进的社交视觉-语言-行为模型，结合合成的数据集，提供更自然的交流体验，超越了传统的文本和语音交互。
黑芝麻智能的端到端参考方案，以其创新的One Model架构和多模块协同设计，成功解决了传统分段式端到端系统中信息损耗、训练分离等核心问题。
在现代 AI 模型的快速迭代中，如何在保持模型精度的同时提升计算效率成为关键课题。尤其在大规模 AI 推理中，非结构化稀疏矩阵的计算效率低下成为难以突破的瓶颈。面对这一挑战，我们自主研发了 CROSS—— 一种创新的端到端稀疏编译优化方案，为 AI 推理带来细粒度稀疏计算的加速效果。
近期，智驾行业出现了一个融合了视觉、语言和动作的多模态大模型范式——VLA（Vision-Language-Action Model，即视觉-语言-动作模型），拥有更高的场景推理能力与泛化能力。不少智驾人士都将VLA视为当下“端到端”方案的2.0版本。
近日，关于 Open AI 被投企业 Physical Intelligence (PI) 的一系列报道，让人们关注到具身智能大模型引发的机器人时代变革。
做好研发投入和成本控制的平衡，成为智驾比拼输赢的关键。
西安电子科大、上海AI Lab等提出多模态融合检测算法E2E-MFD，将图像融合和目标检测整合到一个单阶段、端到端框架中，简化训练的同时，提升目标解析性能。 相关论文已入选顶会NeurlPS 2024 Oral，代码、模型均已开源。
一键部署LLM混合精度推理，端到端吞吐比AWQ最大提升6倍！ 清华大学计算机系PACMAN实验室发布开源混合精度推理系统——MixQ。 MixQ支持8比特和4比特混合精度推理，可实现近无损的量化部署并提升推理的吞吐。
又快又准，即插即用！清华8比特量化Attention，两倍加速于FlashAttention2，各端到端任务均不掉点！
性能翻倍的原因是，端到端建立整个数据中心和AI工厂，并开发软件。
