跳到正文
只看论文#部署/工程
  1. Google Research62

    Google 发布基于 TEE 的新一代联邦学习系统，Gboard 已采用

    Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，并已由 Gboard 采用。该系统通过访问策略公开透明日志、KMS 密钥管理和 TEE 内 Python 训练程序执行，使加密训练数据只能在符合访问策略的 TEE 中解密处理。

    推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，并给出 Gboard 已上线的实际部署结果。

  1. Microsoft Research60

    微软研究院：将物理 AI 推理卸载到边缘或云端可提升机器人性能与续航

    微软研究院对移动操作机器人工作负载做了首次系统性测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，可提升任务成功率、支持更大模型并延长续航。

    推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理的性能与续航代价，并给出可复用的卸载工具链，适合关注具身智能系统架构的读者。

  1. Berkeley AI Research62

    从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把内核优化经验带到 Apple Silicon

    Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，并加入结构化 CUDA-to-MLX 翻译层，让已有 CUDA 内核作为知识库适配 Apple Silicon。

    推荐理由：读者可看到 CUDA 内核经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对性能差距的具体贡献。

已经到底了