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。
基于端到端纯学习方法，提高机器人复杂环境下的泛化性。
本期AGI路线图中关键节点：DiT架构、Stable Diffusion 3.0、Flux.1、ControlNet、1024×1024分辨率、医学影像、英伟达Eagle模型、谷歌Med-Gemini系列模型、GPT-4o端到端、Meta Transfusion模型。
大语言模型（Large Language Models, LLMs）的强大能力推动了 LLM Agent 的迅速发展。围绕增强 LLM Agent 的能力，近期相关研究提出了若干关键组件或工作流。然而，如何将核心要素集成到一个统一的框架中，能够进行端到端优化，仍然是一个亟待解决的问题。
芯片加速AI发展，AI反过来又推动芯片进步？
两个多月前那个对标GPT-4o的端到端语音模型，终于开源了。大神Karpathy体验之后表示：nice！
拔草星人的好消息来啦！中科院自动化所和阿里云一起推出了街景定位大模型，只要一张照片就能实现街道级精度的定位。
