第二版微服务模式MEAP已发布，并提供咨询与培训服务。

HAMi 对沐曦 MetaX GPU 深度的支持，在设计上体现了清晰的工程哲学：在关键路径上追求极致性能，同时通过简化非核心路径的实现来保证系统的稳定与高效。这些共同设计、联合开发的功能，不仅构成了一套成熟、高效的 GPU 调度与共享方案，也为国产 AI...

第二版《微服务模式MEAP》已发布，提供咨询和培训信息。

本文介绍了设备连接拓扑可视化的实现过程，包括前端展示、用户控件定义及设备和连接线的添加。作者希望探索更复杂的效果，并鼓励读者留言交流。

超材料是人工设计的材料，能够精确调控电磁波。机械超材料在航空航天等领域展现出潜力，其性能依赖于微观结构。研究团队提出UNIMATE模型，统一处理拓扑、密度和力学性能，提高设计效率和准确性，为智能材料的发现提供新方法。

本文提出了一种新颖的社区检测方法TAS-Com，解决了训练过程中的次优收敛和拓扑连通性不足的问题。通过新损失函数和Leiden算法的优化，显著提高了模块性和与人工标记的一致性，实验结果表明其优于多种现有算法。

本研究解决了现有蛋白质主链生成方法在拓扑控制上灵活性不足的问题。论文提出了一种基于扩散的蛋白质主链生成方法ProtPainter，通过曲线引导草图和生成过程，同时引入Helix-Gating融合调度方案进行控制。实验结果表明，ProtPainter能够生成高度契合拓扑的主链，展示了其在设计灵活性和多样性方面的潜力。

本研究通过生成模型解决了拓扑绝缘体和拓扑晶体绝缘体材料稀缺的问题，提出了强化微调方法，成功生成了新材料Ge$_2$Bi$_2$O$_6$，其全带隙为0.26 eV，展现出应用潜力。

本研究提出了一种基于拓扑的方法TOHA，用于检测大型语言模型中的幻觉现象。通过分析提示与响应的拓扑差异，发现特定注意力头的差异与幻觉输出相关，拓扑分析有效指示了模型的事实可靠性。

本研究提出FairFGL框架，旨在改善联邦图学习中少数群体节点的表现。通过图挖掘与协作学习，FairFGL提升了少数类节点的表示，缓解了拓扑偏差。实验结果显示，该框架在八个基准测试中，宏观F1得分提高了22.62%。

本研究解决了可再生能源集成日益复杂的电网控制问题，强调了强化学习作为有效控制策略的潜力。通过对现有强化学习方法的分类和比较，该综述为未来电网优化研究提供了基础，并指出了当前研究中的不足之处。研究结果显示，强化学习在动态和不确定环境中能够显著提升电网决策的有效性。

拓扑排序是一种处理节点依赖关系的算法，用于确定元素的线性顺序。通过构建有向图并记录每个节点的入度，可以判断课程学习的可行性，若无循环依赖，则方案可行。

本研究提出了一种通用方法，利用大型语言模型揭示令牌输入嵌入的拓扑结构，并有效恢复Llemma-7B的令牌子空间，具有重要意义。

本研究提出了ExpoComm通信协议，以应对多智能体强化学习中的高效通信挑战。该协议通过指数拓扑设计，提高信息传播速度和有效性，并在多个基准测试中表现优异，具备强大的零-shot迁移能力。