Search for a command to run...
FlashMoBAは2025年11月にMITとNvidiaの研究チームによって共同で提案され、関連する研究成果が論文として発表されました。 ブロックアテンションの混合の最適化 。
FlashMoBAは、理論上推奨される小さなブロックサイズでも効率的なMoBA実行を可能にする、ハードウェアを考慮したCUDAカーネルです。FlashAttentionの技術を借用し、ブロックスパース性に対する新たな最適化を追加することで、このパラダイムはFlashAttention-2と比較して14.7倍の高速化を実現し、これまで非現実的であった理論上最適な構成の導入を可能にします。
Search for a command to run...
FlashMoBAは2025年11月にMITとNvidiaの研究チームによって共同で提案され、関連する研究成果が論文として発表されました。 ブロックアテンションの混合の最適化 。
FlashMoBAは、理論上推奨される小さなブロックサイズでも効率的なMoBA実行を可能にする、ハードウェアを考慮したCUDAカーネルです。FlashAttentionの技術を借用し、ブロックスパース性に対する新たな最適化を追加することで、このパラダイムはFlashAttention-2と比較して14.7倍の高速化を実現し、これまで非現実的であった理論上最適な構成の導入を可能にします。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。
Tongyi Qianwen チームは、標準的なソフトマックス注意におけるゲーティング メカニズムの役割を体系的に研究しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
TreeSynth は、大規模なデータ合成において優れた堅牢性とスケーラビリティを発揮します。
UserBench は、エージェントが現実世界のユーザーとのコミュニケーションを理解し、対話し、適応する能力を評価し、強化することを目的としています。
新しいセマンティック認識フレームワークとして、スパースビューから 3D モデルを再構築するために使用されます。
BRFL は、モデル集約中に発生するビザンチン攻撃の問題に対処するように設計されています。
FractalForensics は、一般的な画像処理操作と Deepfake 操作に対して優れた堅牢性と脆弱性を示します。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
CudaForge は、CUDA カーネルの生成と最適化のためのシンプルで効果的かつ低コストのマルチエージェント ワークフローです。
Tongyi Qianwen チームは、標準的なソフトマックス注意におけるゲーティング メカニズムの役割を体系的に研究しました。
ReinFlow は、軽量な実装、組み込みの探索機能、さまざまなストリーミング戦略バリアントへの幅広い適用性を特徴としています。
TreeSynth は、大規模なデータ合成において優れた堅牢性とスケーラビリティを発揮します。
UserBench は、エージェントが現実世界のユーザーとのコミュニケーションを理解し、対話し、適応する能力を評価し、強化することを目的としています。
新しいセマンティック認識フレームワークとして、スパースビューから 3D モデルを再構築するために使用されます。
BRFL は、モデル集約中に発生するビザンチン攻撃の問題に対処するように設計されています。
FractalForensics は、一般的な画像処理操作と Deepfake 操作に対して優れた堅牢性と脆弱性を示します。
NSG 統計は、空間確率勾配と時間密度変化の比率を定量化します。
