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@waterloo_intern: 在阅读了一些关于后Transformer时代的ML研究后,我感到沮丧,因为似乎它已经收敛到了超优…

X AI KOLs Timeline · 2天前 缓存

这条推文讨论了由于硬件限制,ML研究如何收敛于基于注意力、优化矩阵乘法(matmul)的算法,借鉴了‘硬件彩票’概念,并指出OpenAI的9个月芯片流片是硬件-研究协同设计的潜在迹象。

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DxPTA: 面向光子Transformer加速器硬件/软件协同设计的基于光学数据流引导的架构设计空间探索方法

arXiv cs.AI · 2026-06-08 缓存

本文提出DxPTA,一种新颖的设计空间探索方法,用于高效地对满足面积、功耗、能量和延迟约束的光子Transformer加速器进行硬件/软件协同设计。与穷举方法相比,其搜索速度最高提升15.2倍,从而能够为多种Transformer模型实现高效的PTA设计。

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模型原生计算架构:通过计算机架构视角展望未来系统架构

arXiv cs.AI · 2026-06-02 缓存

本文提出了一种模型原生计算架构,通过计算机架构的视角展望未来系统设计。

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@AnjneyMidha:'意念转文本'是一个值得深入探索的广阔领域,生态系统中的许多团队目前正致力于开发这一能力……

X AI KOLs Following · 2026-05-10 缓存

作者指出,'意念转文本'是一个前景广阔的领域,目前正受到众多团队的探索,并强调软硬件协同设计对于成功实现这一技术至关重要。

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