FlashMLA – DeepSeek 开源的高效 MLA 解码内核，专为Hopper 架构 GPU 设计

FlashMLA 是 DeepSeek 开源的针对 NVIDIA Hopper 架构 GPU 优化的高效 MLA（Multi-Head Linear Attention）解码内核，专为处理可变长度序列设计。通过优化 KV 缓存机制和采用 BF16 数据格式，提升了内存和计算效率。在 H800 SXM5 GPU 上，FlashMLA 的内存带宽可达 3000 GB s，计算性能可达 580 TFLOPS。

AI教程资讯 2023-04-14

MagicArticulate 是南洋理工大学和字节跳动Seed实验室推出的自动将静态 3D 模型转换为可动画化资产的框架。MagicArticulate基于自回归生成骨架，预测蒙皮权重，使模型能支持逼真的动画。MagicArticulate引入 Articulation-XL 数据集，包含超过 33,000 个高质量关节注释的 3D 模型，推出一种基于自回归 Transformer 的骨架生成方法，自然处理不同模型中骨骼数量和依赖关系的变化。

AI教程资讯 2023-04-14

TANGLED是上海科技大学、Deemos Technology和华中科技大学联合推出的3D发型生成方法，支持从任意风格和视角的图像中生成高质量的3D发丝。TANGLED基于三个核心步骤实现：用多样化的MultiHair数据集提供丰富的发型样本；基于多视图线稿的扩散框架，用线稿特征的交叉注意力捕捉发型的拓扑结构；基于参数化后处理模块修复复杂发型（如辫子）的细节。

AI教程资讯 2023-04-14

Llasa TTS 是香港科技大学基于 LLaMA 架构推出的开源文本转语音（TTS）模型，支持高质量语音合成和克隆。Llasa TTS 基于单层向量量化（VQ）编解码器和单个 Transformer 架构，与标准 LLaMA 模型完全对齐，生成自然流畅的语音，支持情感表达和音色克隆等功能。

AI教程资讯 2023-04-14