FLUX.2‑klein‑4B:步数蒸馏实现 4 步亚秒级图像生成,在消费级 GPU 上体验实时交互;Vehicles OpenImages 数据集:专注车辆检测与定位
DiagAgent 是由上海交通大学和上海人工智能实验室的 AI4Med 团队发布的诊断智能体(7B、8B、14B),能够主动管理诊断轨迹,选择最具信息量的检查、决定何时停止检查并给出准确的最终诊断。仅需约 13 GB 显存即可在消费级 GPU 上高效运行,并支持 FP8/NVFP4 量化,速度进一步提升最高 2.7 倍,将 AI 图像生成从「笨重的离线工具」转变为响应灵敏的实时协作者,为实时设计
当前,主流图像生成模型虽能产出高质量结果,但推理速度慢、显存需求高,交互模式仍停留在「离线工具」时代,用户输入提示后只能被动等待,无法实现实时响应与交互。这限制了 AI 在实时设计、快速原型等场景的应用。
在此背景下,黑森林实验室(Black Forest Labs)开源发布 FLUX.2‑klein‑4B,该模型通过步数蒸馏将推理步骤压缩至 4 步,实现亚秒级(≤0.5 s)端到端推理。其统一架构同时支持文生图、图生图与多参考生成,免去多模型切换的麻烦;仅需约 13 GB 显存即可在消费级 GPU 上高效运行,并支持 FP8/NVFP4 量化,速度进一步提升最高 2.7 倍,将 AI 图像生成从「笨重的离线工具」转变为响应灵敏的实时协作者,为实时设计、交互编辑等场景提供了轻量、高效的解决方案。
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WeDLM(Window-based Efficient Decoding for Large Models)是由腾讯推出的高效大语言模型解码框架,旨在为新一代 AI 对话系统提供极速、智能且高度自适应的语言生成能力。该框架采用创新的基于窗口的并行解码架构,在保持高质量文本生成的同时,实现了显著的解码速度提升。其核心技术突破在于融合了熵值阈值决策与位置惩罚机制,有效解决了传统自回归解码在生成长序列时的速度瓶颈问题。
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2.FLUX.2-klein-4B:极速图像生成模型
FLUX.2-klein-4B 是 Black-Forest-Labs 最新推出的超快速图像生成模型。该模型基于 Rectified-Flow 架构,采用 40 亿参数蒸馏 Transformer 设计,在一个紧凑的模型权重中统一了文生图与多参考图像编辑功能。其运行时仅需约 13 GB 显存,可在消费级 GPU 上实现端到端推理速度低于 1 秒。
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3.DiagGym 诊断智能体
DiagAgent 是由上海交通大学和上海人工智能实验室的 AI4Med 团队发布的诊断智能体(7B、8B、14B),能够主动管理诊断轨迹,选择最具信息量的检查、决定何时停止检查并给出准确的最终诊断。与传统医学大模型仅提供一次性答案不同,DiagAgent 可以推荐相关检查并在多轮对话中自适应更新诊断,只有在获得足够信息时才给出最终诊断。DiagAgent 通过端到端多轮强化学习(GRPO)在 DiagGym 环境中优化。在每次交互中,智能体从初始问诊开始,通过推荐检查并接收模拟结果与 DiagGym 互动,并决定何时做出最终诊断。
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4.Pocket-TTS:高质量轻量级流式 TTS 系统
Pocket-TTS 是由Kyutai Labs 发布的超轻量级语音合成模型。该模型专注于低延迟与流式输出,旨在为资源受限环境或需实时交互的场景(如 AI 助手)提供高质量的语音生成能力。
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5.Triton 编译器教程
Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器,旨在提供一个基于 Python 的编程环境,以高效编写自定义 DNN 计算内核,并能够在 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。
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