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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！
近年来，人物动作生成的研究取得了显著的进展，在众多领域，如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而，现有工作大多只关注动作本身，以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。
大幅节省算力资源，又又又有新解了！！
近期，商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ，上海人工智能实验室，北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D（DG4D），通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting（GS）技术实现高效四维内容生成。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。
Anthropic首席执行官表示，当前AI模型训练成本是10亿美元，未来三年，这个数字可能会上升到100亿美元甚至1000亿美元。要知道，GPT-4o这个曾经最大的模型也只用了1亿美元。千亿美刀，究竟花在了哪里？
给大模型加上第三种记忆格式，把宝贵的参数从死记硬背知识中解放出来！
大模型产业发展，需要可信中立的数据深加工平台，如何填补空白？
在训练大型语言模型（LLM）时，Adam(W) 基本上已经成为了人们默认使用的优化器。