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数据与训练 大事记

AIHOT重要进展

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2026-06-30 — 2026-06-30
重要进展 · 第 1 / 6 页

  1. 模型
    Google Research 推出 TabFM:用于表格数据的零样本基础模型

    AIHOT事件 ↗原始外链未提供

数据与训练 精选历史资讯

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Pokémon Go 玩家扫描数据用于训练军事无人机导航 AI

Pokémon Go 玩家自愿提交的数百万份 3D 扫描数据训练了 Niantic Spatial 的视觉定位基础模型。该模型与国防承包商 Vantor 的 Raptor 软件及卫星地形数据组合,形成共享坐标系统,在 GPS 信号被干扰、欺骗或阻断时仍能为无人机等设备导航。早期测试显示误差降低 70%,精度约 1.5 米,且对标准信号干扰免疫。Vantor 于 2026 年 2 月获得美国陆军 2.17 亿美元合同用于“One World Terrain”项目。Niantic Spatial 强调玩家数据仅用于训练基础模型,未直接移交 Vantor。

The Decoder:AI News(RSS)发表于 2026-06-15 21:27归档日期 2026-06-15

Flash-KMeans:IO感知的精确K-Means,在GPU上比FAISS快200倍以上

UC Berkeley与UT Austin团队开源Flash-KMeans(Apache 2.0,`pip install flash-kmeans`),精确实现标准Lloyd's k-Means,通过重构GPU数据流而非改变数学或近似来提速。在NVIDIA H200上,端到端速度比最佳基线快17.9×,比cuML快33×,比FAISS快200×以上。其FlashAssign核避免物化完整N×K距离矩阵,将IO复杂度从O(NK)降至O(Nd+Kd),单核加速最高21.2×;Sort-Inverse Update核通过排序聚类ID减少原子争用,单核加速最高6.3×。支持out-of-core处理,在1B数据点、K=32768时单次迭代仅41.4s。适用于向量搜索索引、稀疏注意力路由、KV缓存压缩等在线场景。

MarkTechPost(RSS)发表于 2026-06-15 17:16归档日期 2026-06-15

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