舍弃CUDA编程！CMU等用几十行代码将LLM编译成巨型内核，推理延迟可降6.7倍
舍弃CUDA编程！CMU等用几十行代码将LLM编译成巨型内核，推理延迟可降6.7倍在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
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6630 点击 2025-06-22 12:07
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在 AI 领域，英伟达开发的 CUDA 是驱动大语言模型（LLM）训练和推理的核心计算引擎。
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大语言模型（LLMs）在决策场景中常因贪婪性、频率偏差和知行差距表现欠佳。研究者提出强化学习微调（RLFT），通过自我生成的推理链（CoT）优化模型，提升决策能力。实验表明，RLFT可增加模型探索性，缩小知行差距，但探索策略仍有改进空间。
这款 Agent 擅长多轮搜索和推理，平均每项任务执行 23 个推理步骤，访问超过 200 个网址。它是基于 Kimi k 系列模型的内部版本构建，并完全通过端到端智能体强化学习进行训练，也是国内少有的基于自研模型打造的 Agent。
一个大模型有了火星图片，能做什么？
一个真实世界模拟器。
最近，一类「穿越 vlog」爆火了。有人让 Veo 3 变成「时间机器」，将人们带回历史事件中进行现场直播。
随着语言模型在强化学习和 agentic 领域的进步，agent 正在从通用领域快速渗透到垂直领域，科学和生物医药这类高价值领域尤其受到关注。
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的推理能力正以前所未有的速度发展。