Boost AI Agent Performance with Parallel Execution
AI代理商正在迅速成为智能企业工作流程自动化背后的推动力 - 从处理客户查询到使用多代理编排的多步骤业务流程。但是，随着这些AI代理的承担更多的责任，他们的绩效与他们可以在跨企业系统中检索并在数据上采取行动的速度紧密相结合。
“ReadInTwo” Provides Bilingual “Parallel Text” For Any Webpage
“ 2语言”曾经是通过并排双向搜索结果来提供ELL的有用搜索引擎。不幸的是，它已经停产。 ReadIntwo不是搜索引擎，但同样，它将提供平行文本。但是，对于此站点，它将为您输入的任何Web URL提供。它还给您[…]
«Аквариус»: запрет параллельного импорта серверов — лучшая поддержка
替代方案可以是扩展在新行业的关键信息基础设施中使用家庭设备的要求。
С 1 июня СМС нельзя получить параллельно со звонком
，当攻击者通过屏幕演示访问“公共服务”帐户时，这使得不可能欺诈性方案。
SPD: Sync-Point Drop for Efficient Tensor Parallelism of Large Language Models
随着Largelanguage模型（LLM）规模的快速扩展，使跨多个计算单元的有效分布推理变得越来越重要。但是，来自流行的分布式促进技术（例如张量并行主义）的沟通开销构成了实现可伸缩性和低潜伏期的重大挑战。因此，我们引入了一种新颖的技术，同步点降（SPD），以通过选择性地降低注意力输出的同步性来减少张量并行性中的通信开销。详细说明，我们首先提出了一个……
法国初创公司Inbolt和世界上最大的工业机器人公司Fanuc正在推出他们所说的“制造突破”，使Fanuc机器人能够应对最复杂的自动化挑战之一。两家公司声称，机器人可以“以汇编线速度连续移动部件执行生产任务”。使用Inbolt的AI驱动3D视觉，[…]
Efficiently train models with large sequence lengths using Amazon SageMaker model parallel
在本文中，我们将演示 Amazon SageMaker 模型并行库 (SMP) 如何通过支持新功能来满足这一需求，例如用于加速训练性能的 8 位浮点 (FP8) 混合精度训练和用于处理大输入序列长度的上下文并行性，从而扩展其现有功能的列表。
Towards Low-Bit Communication for Tensor Parallel LLM Inference
这篇论文被 NeurIPS 2024 的高效自然语言和语音处理 (ENLSP) 研讨会接受。张量并行提供了一种提高服务器大型语言模型 (LLM) 推理效率的有效方法，尽管增加了额外的通信成本。然而，随着服务器 LLM 规模不断扩大，它们将需要分布在更多设备上，从而增加了通信成本。解决这个问题的一种方法是量化，但目前的 LLM 方法往往避免量化张量并行需要传达的特征。利用……
Parallel and Multiplexed: The New Wave of All-Optical Logic Operations
人工智能和物联网的进步推动了对更强大计算的需求，从而催生了光学计算等创新解决方案。东京大学新发明的“衍射投射”方法利用光实现更快、更高效的数据处理，标志着计算行业向革命迈出了重要一步。近年来，人工智能的迅速扩张和 [...]
Неатомные подлодки проекта 636 будут строить параллельно с более современными
决定继续建造 636 Varshavyanka 项目非核潜艇以及更现代化的 677 Lada 项目。
Interview with Henok Biadglign Ademtew: Creating an Amharic, Ge’ez and English parallel dataset
非洲语言在自然语言处理 (NLP) 中没有得到很好的体现。这在很大程度上是由于缺乏训练模型的资源。Henok Biadglign Ademtew 和 Mikiyas Girma Birbo 创建了一个阿姆哈拉语、吉兹语和英语并行数据集，以帮助推进对资源匮乏语言的研究。我们与 Henok 谈论了这个项目，[…]
RUSNANO管理公司高级董事总经理Alexey Tikhonov参加了RENWEX 2022论坛“可再生能源和电力运输”。
How distributed training works in Pytorch: distributed data-parallel and mixed-precision training
了解分布式训练在 pytorch 中的工作原理：数据并行、分布式数据并行和自动混合精度。以巨大的速度训练您的深度学习模型。
Distributed Deep Learning training: Model and Data Parallelism in Tensorflow
如何使用镜像策略、参数服务器和中央存储等分布式方法在多个 GPU 或机器中训练数据。
Parallelized sampling using exponential variates
如何将看似迭代的无替换加权采样过程转化为高度可并行的过程？事实证明，一种基于指数变量的著名技术正是实现这一点的。
Additional FY14 civilian workforce shaping now parallel with military programs
空军官员于 3 月 26 日宣布了额外的文职劳动力塑造举措，以符合强制性资金目标和持续的文职劳动力重新平衡，以满足 2014 财年及以后的技能需求。
Apple Intelligence Foundation Language Models Tech Report 2025
我们介绍了两种多语言的多式联运基础语言模型，使苹果智能在苹果设备和服务上具有功能：（i）通过建筑创新（例如KV-CACHE共享和2位量化量化的培训）为Apple Silicon优化了〜3B参数的启用式启动模型； （ii）建立在新型的并行轨道混合物（PT-MOE）变压器上的可扩展服务器模型，该模型结合了轨道并行性，稀疏计算的混合物和交织的全球 - 单位关注，以使高质量与竞争性成本相互交流，以使苹果的私人云计算……
