最近，Latent Space发布的播客节目中请来了Meta的AI科学家Thomas Scialom。他在节目中揭秘了Llama 3.1的一些研发思路，并透露了后续Llama 4的更新方向。
用来运行 Llama 3 405B 优势明显。
740 TFLOPS！迄今最强 FlashAttention 来了。
时隔一年，FlashAttention又推出了第三代更新，专门针对H100 GPU的新特性进行优化，在之前的基础上又实现了1.5～2倍的速度提升。
大模型训练推理神作，又更新了！
尤洋团队新作，首个基于DiT的实时视频生成方法来了！
在生成式模型的迅速发展中，Image Tokenization 扮演着一个很重要的角色，例如Diffusion依赖的VAE或者是Transformer依赖的VQGAN。这些Tokenizers会将图像编码至一个更为紧凑的隐空间（latent space），使得生成高分辨率图像更有效率。
2024 年 5 月，DreamTech 官宣了其高质量 3D 生成大模型 Direct3D，并公开了相关学术论文 Direct3D: Scalable Image-to-3D Generation via 3D Latent Diffusion Transformer。
AI算力资源越发紧张的当下，斯坦福新研究将GPU运行效率再提升一波——
如何突破 Transformer 的 Attention 机制？中国科学院大学与鹏城国家实验室提出基于热传导的视觉表征模型 vHeat。将图片特征块视为热源，并通过预测热传导率、以物理学热传导原理提取图像特征。相比于基于Attention机制的视觉模型， vHeat 同时兼顾了：计算复杂度（1.5次方）、全局感受野、物理可解释性。
