仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%
仅保留35% Token，性能反超原模型！快手可灵等用视觉信息引导音频压缩，推理时间直降42%一段几十秒的音视频，上万Token，一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费，比想象中更严重。
来自主题: AI技术研报
10296 点击 2026-03-11 15:06
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一段几十秒的音视频，上万Token，一半以上是冗余——Omni-LLM的计算浪费，比想象中更严重。
近年来，大规模视频扩散模型在视频生成领域取得了显著进展。然而，采样效率低下仍然是这类模型的核心瓶颈。
具身智能的胜负手，可能并不在机器人本身。
在生成式 AI 的浪潮中，自回归（Autoregressive, AR）模型凭借其卓越的性能占据了统治地位。然而，其「从左到右」逐个预测 Token 的串行机制，天生限制了并行生成的可能性。
这位年仅 24 岁的哥们叫 Riley Walz，被《连线》和《纽约时报》等媒体冠以「硅谷小丑（Jester of Silicon Valley）」称号。别人写代码是为了改变世界，他写代码纯粹是为了给现实世界找点乐子。
随着OpenClaw的爆火，全球用户在AI Agent上消耗的Token量整整暴涨了1000倍！这不是一次普通的开源项目走红，这是一个信号——一个比编程奇点更加剧烈的奇点，正在撕裂我们习以为常的世界。
一个叫 Polsia 的 AI 产品，号称可以完全自主运营一家公司。对，你没看错。一个 AI，自己运营一整家公司。一位创始人，0 员工，数千个 AI Agent 全天候跑着。年收入从 10 万美元，两周内干到了 100 万美元。
3月6日，腾讯混元发布了一篇名为“HY-WU (Part I): An Extensible Functional Neural Memory Framework and An Instantiation in Text-Guided Image Editing”的技术报告。提出了一种崭新的功能性记忆（functional neural memory）范式（weight unleashing），
导读：近日，位于中关村的深度机智全球首次使用全新范式——人类学习，在多个国际 Benchmark 上取得 SOTA，史无前例地使用全新架构（仅使用人类第一视角数据、零真机数据）击败 Physical Intelligence 和英伟达等头部巨头二十多个百分点，并在两会开幕首日被央视报道。
现有的 LLM 自动化 CUDA 方法大多只能优化单个 Kernel，面对完整的端到端 GPU 程序（如整个 VisionTransformer 推理）往往束手无策。