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FlashQLA
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商汤发布新AI模型，FlashQLA加速GPU，YAML管道缩短分析时间
商汤发布了其新的SenseNova V6图像模型，该模型专为中国硬件优化，以规避美国制裁。这一发展凸显了中国对AI自给自足的战略推动。同时，QwenLM团队推出了FlashQLA，一个开源的线性注意力内核库，显著提高了NVIDIA Hopper GPU的性能，有望加快AI训练和推理速度。
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阿里巴巴的 Qwen 发布 FlashQLA，用于高性能线性注意力核函数
阿里巴巴的 Qwen 团队发布了 FlashQLA，这是一套使用 TileLang 开发的新型高性能线性注意力核函数。这些核函数旨在提高大型语言模型中注意力机制的效率。该团队还分享了其 Qwen 模型的基准测试结果，展示了不同配置下的性能。
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Qwen 为门控 Delta 网络开发 FlashQLA 以实现高效注意力机制
Qwen 开发了 FlashQLA，这是一套新的融合线性注意力内核，旨在兼容深度学习中的前向和后向传播。这些内核针对门控 Delta 网络（GDN）进行了优化，GDN 现在是 Qwen 模型家族的核心组成部分，包括 Qwen3-Next 及其后续迭代，如 Qwen3.5 和 Qwen3.6。此开发旨在提高具有扩展上下文窗口的大模型的效率和可扩展性。