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赛力斯与字节跳动合作研发具身智能机器人技术

赛力斯集团子公司重庆凤凰技术与字节跳动旗下火山引擎签署合作协议,共同研发具身智能机器人技术。 据了解,双方聚焦“多模态云边协同的智能机器人决策、控制与人机增强技术”,构建“技术研发-场景验证”闭环机制。火山引擎提供AI算法、多模态模型及算力支持,赛力斯负责技术产业化落地,推动智能机器人在汽车制造等场景的应用。 公告指出,火山引擎将发挥其在语言、视觉、多模态及通用人工智能模型等领域的技术积累,提供智能算法与算力支持;赛力斯则依托其产业资源与实践场景,推动人工智能技术的产业化落地,共同开发更智慧、安全、可信赖的具身智能系统,使其成为未来用户的“移动智能体与生活伙伴”。 赛力斯此前已成立多家子公司储备机器人技术,并获重庆市政府政策支持,目标推动具身智能在智能制造、社会服务等领域的落地。

蚂蚁开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer

蚂蚁集团正式开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer。 在基准测试中,dInfer将扩散语言模型的推理速度相比于英伟达扩散模型框架Fast-dLLM提升了10.7倍;在代码生成任务HumanEval上,dInfer在单批次推理中创造了1011Tokens/秒的速度,首次在开源社区中实现扩散语言模型的单批次推理速度显著超越自回归模型。dInfer的工作表明,扩散语言模型具备显著的效率潜力,可以通过系统性的创新工程兑现,为通往AGI的架构路径提供极具竞争力的选项。 扩散语言模型,作为一种全新的范式将文本生成视为一个“从随机噪声中逐步恢复完整序列”的去噪过程,具有高度并行、全局视野、结构灵活三大优势。凭借这些优势,以蚂蚁集团和人大发布的LLaDA-MoE为代表的模型已在多个基准测试中,展现出与顶尖AR模型相媲美的准确性。然而在推理效率方面,dLLM理论上的强大潜能,却长期被残酷的现实“枷锁”所束缚。 dLLM的高效推理面临计算成本高、KV缓存失效、并行解码三大挑战。这些瓶颈使得扩散语言模型的推理速度一直不尽人意,如何打破枷锁释放扩散语言模型在推理效率上的潜能,成为整个领域亟待解决的...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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