清华团队提出微缩版FP4注意力机制，以即插即用方式加速推理
近日，清华大学团队打造了首个用于推理加速的微缩版 FP4 注意力机制——SageAttention3，在英伟达 RTX5090 上实现了 1038TOPS 的计算性能。相比此前在英伟达 RTX5090 上计算性能最快的、由美国斯坦福大学提出的 FlashAtt
矩阵乘法
矩阵乘法新突破！XX^T原来可以更快！RL助力搜索
深圳市大数据研究院、香港中文大学（深圳）研究团队最新研究发现， 这类特殊的矩阵乘法可以进一步加速，并在强化学习与组合优化技术的结合下发掘出了一种新的算法，节省 5% 的乘法数量。
谷歌AlphaEvolve AI重塑数学算法，自1969年矩阵乘法首次被突破
矩阵乘法是线性代数的核心运算，广泛应用于科学计算、工程、经济学和计算机图形学等领域。两个 n×n 矩阵相乘的传统方法（朴素算法）需要 n³ 次乘法和加法运算，时间复杂度为 O(n³)。在 20 世纪 60 年代，计算机速度慢且昂贵，这种立方复杂度导致大规模矩阵
谷歌 算法 矩阵乘法 alphaevolve 谷歌alpha 2025-05-23 14:00 9
震撼全网，AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码
太震撼了，有开发者代码实证后发现，谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破，被证明为真！Claude辅助下，他成功证明，它果然仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来，可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。
矩阵乘法 alphaevolve alphaevolve矩阵 2025-05-20 18:39 5
高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
对于许多数据科学家和开发者而言，einsum通常被视为numpy文档中那个晦涩难懂的高级函数——功能强大但难以理解。不过一旦掌握其基本原理，einsum将成为Python科学计算生态系统中处理多维数组运算最为优雅高效的工具之一。它不仅语法简洁，表达力强，而且在
AlphaEvolve矩阵乘法突破被证明为真！开发者用代码证实
太震撼了，有开发者代码实证后发现，谷歌AlphaEvolve的矩阵乘法突破，被证明为真！Claude辅助下，他成功证明，它果然仅用了48次乘法，就正确完成了4×4矩阵的乘法运算。接下来，可以坐等AlphaEvolve更「奇点」的发现了。
矩阵乘法 alphaevolve alphaevolve矩阵 2025-05-19 21:16 4
AI光子芯片正逐步“照进”现实
多年来，半导体制造商一直在构建更强大的芯片，以满足现代电子设备的需求。然而，人工智能的爆炸性增长给计算技术带来了巨大的压力，需要更快、更高效的处理器来跟上。
谷歌超强AI Agent登场
谷歌 DeepMind 又放出了大招——历时一年半钻研的 AlphaEvolve 终于亮相了。这个由 Gemini 驱动的 AI 智能体，简直就是个会自我进化的“解题机器”。
最震撼的AI来袭，AlphaEvolve，优化人类56年来没人能改进的算法
当AlphaEvolve发布的时候，我想起了一个关于进化算法的小故事。多年前，有人用遗传算法画出了一幅“蒙娜丽莎”。当时看着有趣，但也不过是个聪明的程序员写的智能拼图游戏。
震撼 算法 黎曼 矩阵乘法 alphaevolve 2025-05-18 13:09 7
突破300年数学难题！陶哲轩出题
谷歌DeepMind重磅推出AlphaEvolve，最强通用AI智能体横扫数学难题！它不仅推动了300年「接吻数难题」，一举颠覆了56年前Strassen算法神话。而且，还在AI训推、TPU设计、数据中心领域，展现出了极强的实力。
gemini 数学 陶哲轩 矩阵乘法 alphaevolve 2025-05-16 19:57 9
谷歌发布了一款性能卓越的智能体，成功攻克了悬而未决300年的数
昨日凌晨，谷歌DeepMind在官网推出了一款专为设计高级算法打造的编程AI智能体——AlphaEvolve。该智能体与谷歌的大型模型Gemini高度融合，能够自动评估并优化通用算法，助力开发者快速研发出高效且优质的矩阵计算算法。简言之，尽管大型模型能够生成各
谷歌 智能体 矩阵乘法 球体 alphaevolve 2025-05-16 07:40 7
谷歌重磅发布，智能体大突破！
这道题的历史最早可以追溯到1694年，牛顿还和别人辩论、研究过。其难点在于给定维度的空间中，最多可以有多少个相同大小的球体同时接触一个中心球体，这些球体之间不发生重叠。
华为申请用于矩阵乘法的系统和方法专利，在不增加硬件面积的情况下提供对矩阵乘法的多种大小支持且实现较低功耗
国家知识产权局信息显示，华为技术有限公司申请一项名为“用于矩阵乘法的系统和方法”的专利，公开号CN119968611A，申请日期为2022年9月。
光子 AI 处理器的核心原理及突破性进展
电子发烧友网报道（文 / 李弯弯）光子 AI 处理器，作为一种借助光子执行信息处理与人工智能（AI）计算的新型硬件设备，正逐渐崭露头角。与传统基于晶体管的电子 AI 处理器（如 GPU、TPU）截然不同，光子 AI 处理器依靠光信号的传输、调制及检测来完成计算
机器学习、深度学习等领域的核心优化手段之一：向量化
在机器学习中，向量化（Vectorization） 是通过将数据和计算表示为向量或矩阵形式，从而利用高效的数值计算库（如 numpy）和硬件加速（如 GPU）来提升计算效率的一种技术。向量化是机器学习、深度学习等领域的核心优化手段之一，能够显著减少代码复杂度、
「注意力实际上是对数的」？七年前的Transformer还有新发现
作者认为，Transformers 中实现的注意力机制，在计算复杂度上应该被视为对数级别的。这篇博客，还得到了 Karpathy 的高度肯定：有时我会在想象中的神经网络完整计算图中将其描述为「广度是免费的，深度是昂贵的」。据我所知，这首先是 Transform
张量 transformer 矩阵乘法 张量积 对数 2025-03-23 19:22 9
科学就是矩阵乘法！到最后，一切都归结为矩阵乘法
科学界有句名言：到最后，一切都归结为矩阵乘法。无论你是在物理学或工程学中求解偏微分方程，还是在使用经典模型或深度神经网络进行机器学习，最终在数值上，都是在某种顺序中重复地进行矩阵和向量的乘法。这些矩阵通常可能非常大，比如1000,000 x 1000, 000
矩阵乘法的核心算法
int a[3][3]={{2,-1,3},{0,9,2},{3,-1,0}},
光芯片，太强了
子硬件可以利用光进行机器学习计算，是一种速度更快、更节能的替代方案。但是，有些类型的神经网络计算光子设备无法执行，需要使用片外电子设备或其他会影响速度和效率的技术。