谷歌前几天发布的一篇博客文章：“内存减6倍、精度0损失，推理提速8倍！谷歌新技术震撼了AI圈”。 这项被谷歌高调宣传、号称把大模型KV缓存压到原来1/6、推理提速8倍的TurboQuant算法，一夜让内存股蒸发超过900亿美元。 X上关于该技术的消息 ...

说明：如果访问 GitHub 比较慢的话，可以关注我的知乎账号（Python-Jack），上面的“从零开始学Python”专栏（对应本项目前 20 天的内容）比较适合初学者，其他的专栏如“数据思维和统计思维”、“基于Python的数据分析”、“说走就走的AI之旅”等也在持续更新中 ...

2026 年 3 月 27 日，RaBitQ 系列论文作者 Cheng Long 在 ICLR OpenReview 发布公开评论，随后 Jianyang Gao 也在知乎、X 上发声，直指 Google Research 的 ICLR 2026 ...

最近，如果您一直在关注装机市场或半导体股票，大概率被一个传闻刷屏了：“谷歌发布了一项名为TurboQuant的技术，能把AI模型的内存占用压缩到极限，直接导致了全球内存条价格暴跌。” 资本市场和科技圈的神经之所以被如此强烈地触动，是因为这项被ICLR 2026接收的技术，确实直击了当前AI算力中最昂贵、最致命的软肋，显存/内存容量瓶颈。 但就在这项技术被推向神坛之际，原初理论的开拓者（RaBitQ ...

谷歌的 TurboQuant 论文最近火出了 AI 研究领域，这篇被全球 AI 研究顶会 ICLR 2026 接收的论文介绍了一种压缩算法，声称 能够将大语言模型的 KV 缓存内存占用减少至少 6 倍，速度提升高达 8 倍，且精度零损失 ...

代码基于U版YOLOv5 6.1版本. 根据 {backbone, neck, head} 重新组织了网络结构, 目前backbone 除了原始的YOLO外，还可选择 resnet, hrnet, swin-transformer, gnn, mobilenet 等主流backbone. 同时也可以自由的加入 SE, DCN, drop block 等插件. 可以很方便的对网络结构等进行替换、修改 ...

The magic happens when the agent can dive into your Documents folder, read a messy clump of PDFs, extrapolate a trend, write a Python script to visualize it, install the necessary dependencies, ...

[导读]在物联网设备智能化浪潮中，将深度学习模型部署到NXP i.MX RT系列等资源受限的嵌入式平台，已成为推动边缘计算发展的关键技术。本文以PyTorch模型为例，详细阐述从量化优化到移植落地的完整技术路径。 在物联网设备智能化浪潮中，将深度学习模型部署 ...

目前，对于希望体验前沿大模型的用户而言，Google最新推出的Gemini 3.1 Pro无疑是焦点。然而，其官方服务在国内存在访问门槛。本文将深入分析Gemini 3.1 Pro的核心技术亮点，并提供一个实测有效的国内免费使用方案。 当前，国内用户想稳定、免费地体验Gemini 3.1 Pro ...