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Ruslan Sharifullin
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强化学习优化AI推理路由，提高吞吐量
研究人员开发了一种强化学习（RL）方法来优化AI系统的推理批处理和路由，特别是在多GPU环境中。他们的研究结果表明，虽然RL在单GPU设置中仅带来边际收益，但在异构多GPU路由场景中，其性能远超传统启发式方法。RL代理发现了一种工作负载隔离策略，通过消除队首阻塞（Head-of-Line blocking）来显著降低延迟并提高吞吐量，证明了RL在推理基础设施的复杂组合决策制定中的有效性。
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扩散 Transformer 模型提高了自动驾驶场景预测的准确性
研究人员开发了一种用于预测自动驾驶汽车（AV）环境中未来场景的扩散 Transformer 世界动作模型。该模型使用紧凑的潜在世界模型预测长达 8 秒的场景潜在表示，然后由解码器将其渲染成图像。该方法在预测准确性和真实性方面显著优于标准的回归方法，通过 Fréchet Inception Distance (FID) 和 Kernel Inception Distance (KID) 等指标进行衡量。该模型展示了强大的动作可控性，规划…