机器之心

11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空，参阅报道《英伟达发射了首个太空 AI 服务器，H100 已上天》。而刚刚谷歌宣布，他们也要让 TPU 上天。

11 月 2 日，英伟达首次把 H100 GPU 送入了太空。 作为目前 AI 领域的主力训练芯片，H100 配备 80GB 内存，其性能是此前任何一台进入太空的计算机的上百倍。

现代 LLM 通常依赖显式的文本生成过程（例如「思维链」）来进行「思考」训练。这种策略将推理任务推迟到训练后的阶段，未能充分挖掘预训练数据中的潜力。 为解决这一问题，字节 Seed 团队联合多家机构推

大模型推理速度慢、成本高，已成为限制其广泛应用的核心瓶颈。其根源在于自回归（AR）模型「逐字生成」的串行模式。近日，上海人工智能实验室针对该难题提出全新范式 SDAR (Synergistic D

VLA（Visual-Language-Action）大模型到底能跑多快？在这篇 RT-VLA（Real-time VLA）论文中，来自 Dexmal 原力灵机（由范浩强等人联合创立的具身智能公司）

在智能体时代，推理的计算需求正成为一个核心瓶颈，尤其是在长时程和强化学习场景中。此时，标准注意力机制中存在的低效问题变得更加突出。 线性注意力为降低计算复杂度提供了一种有前景的方法

当业界还在为自回归与扩散这两种主流技术路线孰优孰劣而激辩时，答案可能已经显现。 今天，北京智源人工智能研究院（BAAI）重磅发布了其多模态系列模型的最新力作 —— 悟界・Emu3.5。

多模态图片检索是计算机视觉和多模态机器学习领域很重要的一个任务。现在大家做多模态图片检索一般会用 CLIP/SigLIP 这种视觉语言大模型，因为他们经过了大规模的预训练

AI 导师吴恩达在其最新一期的 The Batch Newsletter 中，将目光投向了来自蚂蚁集团的最新开源模型 Ling-1T。 吴恩达 The Batch Newsletter 首页截图