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Fast Walsh-Hadamard Transform
Fast Walsh-Hadamard Transform
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新型ShearFuse-UNet模型高效预测野火蔓延
研究人员开发了ShearFuse-UNet，这是一种新颖的深度学习模型，用于利用卫星数据预测野火蔓延。该模型以其轻量级架构和计算效率而著称，集成了三个不同的变换域分支来分析卫星图像。它实现了有利的准确性-效率权衡，在基准数据集上优于更大的基于ResNet18的U-Net。
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llama.cpp 添加 CUDA FWHT 以加速 KV 缓存量化
llama.cpp 项目的一个拉取请求引入了快速 Walsh-Hadamard 变换 (FWHT) 的 CUDA 实现。此优化由用户 am17an 开发，旨在加快键值缓存量化时的操作速度。初步基准测试显示性能有所提升，对于 Gemma 4 26B 模型，处理能力 (pp) 提升了 1-2%，令牌生成 (tg) 增加了 7-9%。