2026/7/4 2:10:59
从大模型到智能体网络：AI超级应用的下一个破局点
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1. 离线强化学习在HPC能效优化中的创新实践高性能计算(HPC)节点的能耗问题正成为制约算力发展的关键瓶颈。传统功率控制方法如PI控制器需要针对特定硬件和应用进行精细调参，而动态电压频率调节(DVFS)则难以应对复杂多变的负载场景。我们团队开发的离线强化学习功率控…
1. 离线强化学习在HPC能效控制中的创新应用高性能计算(HPC)领域正面临严峻的能源挑战，现代超算系统的功耗已达数十兆瓦级别，AI数据中心的规划容量更是向千兆瓦迈进。在这种背景下，我们团队开发了一种基于离线强化学习(Offline RL)的智能功率控…
1. MACPRUNING侧信道防御机制深度解析在嵌入式设备上部署神经网络模型时，侧信道攻击已成为重大安全威胁。攻击者通过分析功耗、电磁辐射等物理泄漏，能够窃取模型的关键参数。MACPRUNING作为一种创新的防御机制，其核心思想源自神经网络剪枝技术…
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1. 背景与核心概念 在计算机视觉领域，目标检测和三维感知是两个核心且充满挑战的任务。传统的2D目标检测技术，如YOLO系列，已经在图像识别领域取得了巨大成功，能够快速、准确地框出图像中的物体。然而，2D检测丢失了至关…
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