【编者按】摩尔线程科研团队发布研究成果《Round Attention：以轮次块稀疏性开辟多轮对话优化新范式》，该方法端到端延迟低于现在主流的Flash Attention推理引擎，kv-cache 显存占用节省55%到82% 。

截至目前，APB通过设计面向序列并行场景的低通信稀疏注意力机制，实现在性能与速度之间的完美平衡。APB的创新之处包括对Anchorblock进行大小调整，以及通过构建passing block来解决长距离语义依赖问题。这一机制确保了即使在序列分割的情况下，后续的设备仍能获得需要的重要信息，为计算提供了助力。

如果刚果（金）与美国的 “矿产换安全” 交易最终达成，对各方都将产生深远影响。对于刚果（金）而言，短期内可能获得军事援助，缓解国内冲突压力，但长期来看，大量矿产权益的出让，是否会影响国家经济的可持续发展，是否会陷入新的依附性发展困境，值得关注。

你好，“这里是西安”！这是一座位于中国版图中心的古都也是“连接全国、通达世界”的国际性综合交通枢纽城市西安发布“This is XI'AN”国际传播双语视频专栏让世界看见一个“全新”的西安 “探访城市新地标”第期邀你走进Let's ...

此外在Slim Attention的致谢中还提到，艾伦实验室的Dirk Groeneveld，以及SGLang三作谢志强，对其工作提供了有益讨论；Transformer作者之一、Character.AI创始人Noam Shazeer给出了积极反馈。

要知道，随着 ChatGPT 等大模型的爆火，AI 们“阅读”能力也水涨船高，动辄处理十几万字的长文不在话下。然而，面对海量信息，传统大模型的“大脑”却有点卡壳—— Transformer 架构虽强，但其核心的注意力机制就像一个“ 超级 扫描仪”，文本越长，扫描范围呈指数级膨胀，速度自然就慢了下来。

Niagara团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI 单视角三维场景重建一直是计算机视觉领域中的核心挑战之一，尤其在捕捉高保真室外场景细节时，如何确保结构一致性和几何精度显得尤为困难。 过去的一些先进方法，如Flash3D，虽然已能通过单一深度图像实现较好的效果，但在处理复杂几何结构和细节时仍存在明显不足（尤其是室外场景下尤为明显），如边缘模糊、色彩溢出以及几何失真等问题。 为了解决这一难题， ...

3月18日，理想汽车自动驾驶技术研发负责人贾鹏在NVIDIA GTC 2025发表主题演讲《VLA：迈向自动驾驶物理智能体的关键一步》，分享了理想汽车对于下一代自动驾驶技术MindVLA的最新思考和进展。

目前在菲律宾比较知名的国产电三轮品牌是“NWOW”，这是一家来自江苏无锡的品牌，在菲律宾的各个城市共有20多家门店，几乎占据了当地50%以上的市场份额。店主告诉我们：“在首都马尼拉离中国城比较近的地方，路上跑的都是他们的电动车……” ...

今天的GTC大会上，黄仁勋拿出了全新的Blackwell Ultra ...

其次，Rubin将采用3nm制程工艺，可选用定制的英伟达3NP或标准N3P工艺。从Blackwell世代的4NP工艺升级到3NP，逻辑密度获得显著提升，但SRAM的尺寸几乎保持不变。

摩尔线程科研团队近期公布了一项创新研究成果，名为《Round Attention：利用轮次块稀疏性革新多轮对话优化路径》。这一突破性进展使得推理引擎的端到端延迟显著低于当前主流的Flash Attention，同时在键值缓存（kv-cache）显存占用上实现了最高82%的节省。