University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Tessera: Unlocking Heterogeneous GPUs through Kernel-Granularity Disaggregation

Tessera：通过内核粒度解耦解锁异构GPU

Tiancheng Hu, Jin Qin, Zheng Wang, Junhao Hu, Yuzheng Wang, Lei Chen, Yizhou Shan, Mingxing Zhang, Ting Cao, Chunwei Xia, Huimin Cui, Tao Xie, Chenxi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Key Lab of HCST (PKU), MOE（高可信软件技术教育部重点实验室（北京大学）） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute for AI Industry Research, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Huawei Cloud（华为云） 纠错

AI总结 Tessera通过内核粒度解耦提升异构GPU上的大模型推理性能和成本效率，利用离线分析与在线适应结合，实现计算与硬件能力的匹配。

DeltaDeno: Zero-Shot Anomaly Generation via Delta-Denoising Attribution

DeltaDeno：通过Delta去噪归因实现零样本异常生成

Chaoran Xu, Chengkan Lv, Qiyu Chen, Yunkang Cao, Feng Zhang, Zhengtao Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学人工智能学院） ； CASI Vision Technology CO., LTD., Luoyang, China（CASI视觉科技有限公司） ； School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University, Changsha, China（湖南大学人工智能与机器人学院） 纠错

AI总结 研究在无真实异常样本和训练情况下的零样本异常生成问题，提出DeltaDeno方法，通过对比两个扩散分支定位编辑缺陷，累积去噪增量生成掩码，经令牌级提示细化等操作提升性能，在公共数据集实验中效果良好。