Codesign真是妙不可言啊 Dynamic sparse attention的主要问题就是如果用flashattention style的kernel写法，那么对于每个query block，需要load每个token激活的key/value block的并集，在最坏条件下是会degrade到full attention的。

在当今科技迅猛发展的时代，计算机视觉正逐渐成为各行各业智能化的核心驱动力之一。近日，清华大学和南洋理工大学（NTU）共同提出了一款名为EmbodiedSAM的实时在线3D分割模型。该模型的创新之处在于能够高效、细致地进行RGB-D流视频的在线三维实例分割，为具身智能技术的发展铺平了道路。

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OpenAI的Deep Research一经发布便引发了全网的热议。 作为新一代通用AI助手，它具备自主搜索和分析互联网海量信息的能力，并能通过编程手段对复杂数据进行深度分析，迅速在全球范围内获得了极大反响。 在即将到来的AGI时代，各行各业都需要这样的智能助手来提升工作效率。 然而，目前Deep Research仅向Pro用户开放，每月200美元的订阅费用让人望而却步。 CEO奥特曼表示，Dee ...

按分隔符拆分单元格，我们最常用的几种方法无非是分列、Power Query、或者函数诸如 textsplit。 今天要教大家两个冷门函数，可以将“-”两边的数字拆分出来。 案例： 将下图 1 中“-”符号前后的两段数字分别提取出来，放在两列中。

不久前一场备受瞩目的座谈会在北京举行，DeepSeek创始人梁文锋现身参会。灰色西装，戴着边框眼镜，紧抿嘴唇，看起来略带拘谨的他，像一个大学生，也像刻板印象中的程序员，而他旁边紧挨着的正是腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾。

近年来，人工智能技术的迅猛发展引发了学术界与产业界的广泛关注。其中，DeepSeek发布的NSA（原生稀疏注意力）算法为Transformer架构的Attention环节带来了显著的优化，尤其在训练速度和解码效率上，显示出与传统Full Attention的强大竞争力。NSA不仅在效果上与Full Attention持平，甚至在某些场景下表现出色，关键在于其利用稀疏KV（键值）的方法实现了速度提升 ...

得益于量化技术（GPTQ、AWQ）、推理框架优化（vLLM、TensorRT），DeepSeek的显存需求相比其他大模型可降低约30～70%。

本文来自微信公众号：界面新闻，作者：伍洋宇，编辑：文姝琪，题图来自：AI生成 DeepSeek V3和R1两款模型带来的热度尚未平息，一篇新论文再次引来科技圈对其创新性的集体评估。

黄锴宇 投稿至 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 一个眼神锁定你！多模态视觉定位能力升级—— 由单张图像拓展至多图像应用场景。 比如，在复杂的相册中自动识别出Luigi并在第二张图中找到他，或是根据钢铁侠剧照自动在合影中找到对应的演员唐尼。 Q：Image-1 is the photo album of someone in Image-2, please find and locate t ...

DeepSeek技术创新的答案，在2024年底和2025年年初发布的两篇技术报告——《DeepSeek-V3 Technical Report》、《DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in ...

2月18日，DeepSeek的研究团队发布了一篇新的技术论文，《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》。在X（原推特）平台上 ...