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1200行代码逆袭！DeepSeek工程师开源轻量级vLLM，吞吐量逼近原版
DeepSeek的工程师俞星凯开源了轻量级vLLM实现Nano-vLLM，代码简化至1200行，具备快速离线推理、易读代码库和优化套件等核心功能，推理速度与vLLM相当，已在GitHub获得200多颗星。
超越英伟达B200！AMD最强AI芯：1.6倍大内存、大模型推理快30%，奥特曼都来站台
AMD发布了MI350X和MI355X两款AI芯片，声称其推理速度比英伟达B200快30%，内存是B200的1.6倍，功耗更低。新芯片基于3nm工艺，预计明年推出MI400系列，速度将比MI300系列快10倍，配备432GB HBM4内存。微软、Meta等公司对新产品表示期待。
刚刚，Scale AI CEO Alexandr Wang正式官宣：Meta重金投资并挖走了我
Meta将以148亿美元收购Scale AI 49%的股权，Scale AI CEO Alexandr Wang将加入Meta担任高级职位，领导新的人工智能实验室。Wang将继续担任Scale董事会成员，Jason Droege将担任临时CEO。此举标志着Scale AI的重要里程碑。
视频扩散模型新突破！清华腾讯联合实现高保真3D生成，告别多视图依赖
清华大学与腾讯联合推出Scene Splatter，通过视频扩散模型从单张图像生成高保真3D场景，解决了传统方法在几何一致性和多视角重建中的不足，支持任意相机轨迹的三维探索。实验显示，该模型在保持场景一致性的同时，能够生成高质量的多视角视频。
何恺明新作：给扩散模型加正则化，无需预训练无需数据增强，超简单实现性能提升
何恺明提出的Dispersive Loss是一种新型正则化方法，旨在提高扩散模型的生成质量，无需预训练或数据增强。实验表明，该方法在多个模型上均显著提升了生成效果，且计算开销低，易于集成。
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夸克推出免费高考志愿AI；PAM模型刷新视觉理解SOTA；AMD发布MI355X碾压英伟达B200；字节发布多主体视频生成神器；蚂蚁GCA实现16M长上下文精准理解 | 06月14日AI资讯
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英伟达推出全球首个工业AI云平台；火山引擎发布豆包大模型1.6；抖音开源ContentV视频生成模型；Meta发布新世界模型V-JEPA 2；DeepMind开源首个数学猜想库 | 06月12日AI资讯
- 作者:AI学长小林
- 链接:https://ai.linbintalk.com/article/211629a6-152d-8131-a7b4-cc2663191823
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。