在一项研究中，马克斯·普朗克信息学研究所，马普所萨尔布吕肯视觉计算研究中心，以及谷歌团队提尝试通过利用最近的大规模数据捕获工作来共同解决相关问题。值得注意的是，这需要一种可泛化的方法，以简单的前馈方式在测试时合成数字人，而这是本次研究的主题。

在此背景下，月之暗面推出了Kimi K2，这是一个拥有1.04万亿总参数、320亿激活参数的混合专家（MoE）模型。从预训练与后训练两个阶段解决智能体智能面临的核心挑战，并拓展AI能力边界。

稀疏性作为降低数据量与计算量的关键技术，其有效实现成为行业痛点。传统方法如nVidia A100的像素级稀疏性难以直接适配RISC-V指令级矩阵扩展，而非零元素索引的存储开销与计算瓶颈进一步加剧了挑战。

使用稀疏动量训练的一些稀疏网络，其性能与权重仅为 5%的密集网络训练结果相一致。 是什么使这5%的权重如此有效 ，以至于它取得的效果与权重为 ...

稀疏前馈。 关键思想是将前馈层划分为多个部分（称为专家），每个令牌只检索一个部分，这降低了前馈块的复杂性。 这些加速主要以训练速度来 ...

当稀疏计算与密集计算的负载差异较大时，我们将摇摆类型的 block 转换为负载较小的类型，以实现单 batch 稀疏矩阵乘法的计算单元负载均衡（如图 ...

郑伊健的样子透露出几分老年感。他身穿一套黑色衣服，脖子上悬挂着银饰，随身背着双肩包。岁月不饶人，虽然他的长发依然如故，但显然已经变得稀疏，身材也显得略显壮实。素颜出镜的他，面容沧桑，脸上带着轻微的衰老痕迹。

实现通用的，无需训练的稀疏 Attenion 有哪些挑战？ 挑战 1 通用性：Attention 虽然具备稀疏性质，但是其稀疏形状在不同的模型甚至同一模型的不同层 ...

本文推荐研究人员针对乳腺癌(BC)二维图像分类精度不足的问题，创新性提出深度稀疏小波自编码器(DSWAE)模型。该研究融合小波网络(WN)、深度学习(DL)与稀疏编码(SC)技术，在BreakHis数据集上实现良性病例94.5%精确率、恶性病例96.2% ...

其中稀疏阵列因其无需牺牲成像速率、不依赖额外硬件组件而备受关注。然而传统确定性稀疏阵列设计存在一个关键缺陷——收发阵列的元件数量不匹配，这与商业超声系统收发通道数相等的特性相矛盾，导致系统资源浪费和设计灵活性受限。