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标签:AI应用

共 437 篇
零开销加速TTS?NVIDIA这波操作太硬核了
前沿研究

零开销加速TTS?NVIDIA这波操作太硬核了

自回归TTS语音质量好,但推理慢得像蜗牛,生产部署经常被卡脖子。NVIDIA这次直接祭出TensorRT-LLM全家桶,把IndexTTS-2的GPT模块加速了5倍,端到端提速3.6倍,还支持流式合成和批量推理,质量几乎无损。对于想用高性能TTS但又不想从头折腾推理引擎的团队,这篇论文可以说是现成的“加速宝典”,落地价值极高。

打破几何电感定式:超导磁记忆单元再现反直觉调谐
前沿研究

打破几何电感定式:超导磁记忆单元再现反直觉调谐

继7月份聊过银纳米线网络作为神经形态计算的新载体后,本周超导电子学领域又传来硬核消息:俄科学家利用自旋阀多层结构,在零磁场下实现了4 MHz的非易失性谐振频率偏移,且通过铝覆盖层将记忆对比度提升了3倍。这项原理验证工作打通了超导动能电感与磁存储之间的桥梁,让可编程电感元件离类脑计算更近一步。

新方法NSMA:把规则“钉”进神经网络,零样本称霸8大网络!
视觉与图像

新方法NSMA:把规则“钉”进神经网络,零样本称霸8大网络!

继2026年6月推过一篇强化学习搞定视频压缩之后,这回ABR领域又来了一个狠角色。电通大团队不仅一针见血地指出:多年来用来测试强化学习ABR策略泛化性的工具(只看平均带宽等统计量)是错的!还顺手把“规则”和“学习”的边界给消融了。 方法是真硬核:把经典码率选择的规则,直接以几何锚点的形式嵌进神经网络的潜在空间里,让网络“想跑偏都难”。训练只用3G数据,零微调

清华参与,HCCStar质子束实测:三模冗余到底有多稳?
前沿研究

清华参与,HCCStar质子束实测:三模冗余到底有多稳?

继2026年7月聊过DeepSeek边缘芯片的极致能效后,龙哥今天带来一篇更硬核的芯片测试——为HL-LHC升级量身打造的HCCStar ASIC质子束实测。三模冗余保护效果如何?数据丢失率低至10⁻¹⁰,每年每bit仅约10次修正翻转。这不是理论推断,是实打实的辐射数据。

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