CS336 de Stanford aborda sistemas modernos de modelos de linguagem
A edição de 2026 do curso CS336 trata de MoEs, GPU tiling, kernels, RLHF e dados. Segundo a publicação, as aulas chegam ao YouTube com cerca de duas semanas de atraso.
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A edição de 2026 do curso CS336 trata de MoEs, GPU tiling, kernels, RLHF e dados. Segundo a publicação, as aulas chegam ao YouTube com cerca de duas semanas de atraso.
Ler artigoPublicado em 12 de maio de 2026, o registro descreve um computador industrial de edge AI com SoC RISC-V SpacemiT K3, até 32 GB de RAM e armazenamento UFS de até 512 GB.
Ler artigoArtigo publicado em 12 de maio de 2026 apresenta um passo a passo para criar um kernel mínimo de time-sharing em Zig para RISC-V, sobre OpenSBI.
Ler artigoPublicado em 11 de maio de 2026, o C2IntelFeeds oferece feeds gerados por varreduras de grande escala da internet, com indicadores de infraestrutura C2 suspeita e verificada.
Ler artigoPublicado em 11 de maio de 2026, o resumo apresenta Fluxion, sistema de atenção esparsa híbrida para inferência com contexto longo que emprega paralelismo entre CPU e GPU.
Ler artigoPublicado em 11 de maio de 2026, o bookmark apresenta um guia prático sobre memória virtual, page faults, page tables, TLBs, topologia NUMA, internals do Linux e desempenho em sistemas intensivos em dados.
Ler artigoPublicado em 10 de maio de 2026, o artigo apresenta a fórmula central da atenção em transformers e percorre um exemplo numérico passo a passo.
Ler artigoPublicado em 10 de maio de 2026, o registro descreve o CuBridge, framework baseado em LLMs que busca entender e reconstruir kernels de attention de alto desempenho.
Ler artigoPublicado em 10 de maio de 2026, o vídeo apresenta uma visão geral dos componentes internos de placas gráficas e oferece contexto para engenheiros que trabalham com software para GPU.
Ler artigoPublicado em 9 de maio de 2026, o artigo explica como o KV cache armazena Key e Value de tokens processados para evitar recalculá-los a cada novo token.
Ler artigoPublicação de 9 de maio de 2026 relata o treinamento, em uma GPU, de um JEPA de 15 milhões de parâmetros a partir de pixels brutos e compara sua velocidade de planejamento em tarefas de controle.
Ler artigoUma publicação de 9 de maio de 2026 relata que Luce PFlash teve time to first token 2,89× mais rápido que Ollama em um benchmark com contexto de 64K.
Ler artigoPublicado em 9 de maio de 2026, o registro apresenta o Lucebox, servidor de inferência especulativa para hardware heterogêneo e GPUs de consumo. A postagem afirma que o Qwen3.6-27B alcança 120–200 tokens por segundo em uma RTX 3090.
Ler artigoPublicado em 9 de maio de 2026, o relato compara testes do Qwen3.6 27B em uma RTX 3090, com concorrência de 1, 4, 8 e 16. Segundo o autor, 225 W foi mais eficiente; 250 W teve maior throughput.
Ler artigoPublicado em 9 de maio de 2026, o post descreve um método de aprendizado visual self-supervised que usa legendas para orientar a previsão de partes mascaradas de imagens.
Ler artigoBriefing publicado em 8 de maio de 2026 compara oito LLMs locais em uma RTX 3090, com limites de potência de 100 W a 450 W. O throughput médio aumentou nos testes em potência mais alta, mas a eficiência energética caiu.
Ler artigoPost publicado em 8 de maio de 2026 propõe usar SAM nos cerca de 10% finais do mid-training para reduzir o esquecimento após fine-tuning ou quantização.
Ler artigoArtigo apresentado como trabalho da NeurIPS 2026 relaciona compressão em RAG à geometria de embeddings e afirma que uma grandeza espectral estabelece um limite mínimo para a compressão.
Ler artigoPublicado em 7 de maio de 2026, o trecho descreve Mamba-3 como uma arquitetura de modelo de linguagem não Transformer, com estado de tamanho fixo. Afirma tempo constante por etapa de decodificação e inferência mais rápida que Transformer acima de um limite não informado.
Ler artigoEm 6 de maio de 2026, o Open ASR Leaderboard anunciou dados privados de avaliação para reduzir contaminação do conjunto de teste e overfitting em benchmarks de reconhecimento de fala.
Ler artigoRota Nacional
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