1、A100 的 Tensor Core 已将 FP8 作为与 FP16 同级的原生一等加速精度，因此不必等到 H100。
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2、相对 DUST3R，MASt3R 增加了 matching head，从而更好支持大规模场景的多视图重建与跨视图特征匹配。
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3、Diffusion Policy 在推理时只需单步直接回归动作，完全不需要多步 denoise 即可得到动作 chunk。
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4、Chain-of-Thought 让模型先输出中间推理再给答案，在算术、常识和多步推理任务上通常能带来提升。
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5、DataComp、LAION、DFN 都属于面向 CLIP 类预训练的开源数据构建或数据筛选方案。
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6、Deformable DETR 在 DETR 基础上引入 deformable attention 与多尺度特征后，收敛通常明显快于原版 DETR。
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7、固定波束形成（delay-and-sum）中，阵列孔径越大，主瓣越宽，空间分辨率反而下降。
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8、NVIDIA Cosmos 可作为面向物理 AI 的世界模型底座，支持以文本或视频为条件生成物理一致的仿真数据。
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9、CTC 解码中，单纯 greedy 一定优于 prefix beam search；后者会因为保留多条路径而必然丢字。
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