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CMX
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AI基础设施演进，整合存储以支持LLM推理
AI基础设施的格局正从仅关注GPU计算转向更一体化的方法，涉及计算、网络、内存和存储。这种演变是由具有长上下文和复杂推理能力的大型语言模型（LLMs）的需求驱动的，其中KV缓存和MoE专家权重等数据的有效管理变得至关重要。Moonshot AI及其Mooncake系统和NVIDIA及其CMX平台等公司正在引领这一趋势，将推理状态视为一等资源，并优化存储以实时参与token生成。
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新训练策略改进了缺失数据下的多模态分割
研究人员开发了一种新的多模态语义分割训练策略，以应对传感器模态缺失的挑战。该方法学习直接从预训练的潜在空间中采样模态可用性场景，而不是依赖于随机丢弃。通过量化每个场景对共享潜在表示的影响并使用核平滑技术，该策略对场景分数进行优化，以创建用于微调的概率分布。在遥感数据集上的实验表明，该方法优于标准的微调和基于LoRA的适应方法。