RSI热潮之下,自我迭代的国产Agentic Infra,卷向了英伟达GPU的物理极限
RSI热潮之下,自我迭代的国产Agentic Infra,卷向了英伟达GPU的物理极限无问芯穹(Infinigence AI)以国产Agentic Infra让GPU算子优化Agent登顶NVIDIA Research的SOL-ExecBench四项赛道,并通过Skills、共享Memory和隔离评测形成自我迭代闭环,揭示资源调度与工作流设计对RSI效率的影响。
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无问芯穹(Infinigence AI)以国产Agentic Infra让GPU算子优化Agent登顶NVIDIA Research的SOL-ExecBench四项赛道,并通过Skills、共享Memory和隔离评测形成自我迭代闭环,揭示资源调度与工作流设计对RSI效率的影响。
近日,在NVIDIA Research推出的GPU算子性能评测榜单SOL-ExecBench [1] 上,无问芯穹(Infinigence AI)取得亮眼成绩: 先后登顶L1基础算子、L2融合算子、Quant量化算子与FlashInfer-Bench推理算子全部四大赛道。
清华大学MADSys实验室与趋境科技主导提出开源KTransformers-FineTune(KT-FT),让CPU直接参与MoE专家计算并优化布局与线程调度,使LoRA微调吞吐达到传统卸载范式的2.5~21.2倍。
人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程,能为具身智能提供大量示范。
Tavus发布全双工视频到视频交互模型Griffin,可实时生成720p数字人并理解停顿、表情与动作,在一分钟测试中让54名参与者近48%误以为在与人交谈,但该结果未独立验证且模型尚未公开。
最近,AI 研究团队 Tavus 发布实时视频交互模型 Griffin,并公布了一项实验结果。在与其研究预览版 Griffin-Lite 进行一分钟视频通话后,54 名参与者中有 26 人认为,屏幕另一端坐着一个真人,占比约为 48%。
在 Milvus 里,HNSW 通常用于追求较高 Recall 的向量检索。
AI黑客学会的第一件事,竟是插队?
由华东师大智金院团队孵化的金融原生 Agentic Foundation Model 家族 Mint-Agent 正式发布。在 FinanceAgentBench v2 上,27B 的 Mint-Ag 达到 60.49%,超过 GPT-5.6-Sol 与 Claude Opus 4.8;单题推理成本分别仅为两者的约 22% 和 10%。
CUDA又双叒叕被创了…